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💻 computer science

Semantic Alignment, Chronological Distance, and Citation-Network Prominence in Citation Formation: Evidence from Ten Citation Corpora

Applicando un framework rigorosamente mitigato contro le perdite di dati su dieci corpora bibliografici, questo studio dimostra che la distanza cronologica è il predittore dominante della formazione delle citazioni, superando costantemente il potere predittivo dell'allineamento semantico e della prominenza nella rete di citazioni sotto condizioni temporalmente rigorose.

Moses Boudourides2026-07-17
💻 computer science

Cross-Attention Based Multi-Sensor Fusion for Robust Object Detection in ADAS: YOLOv12 with Spatiotemporal Calibration and iHOA-Tuned Temporal Fusion Transformer

Questo articolo propone CAMSF-ADAS, un framework di rilevamento oggetti robusto per i sistemi avanzati di assistenza alla guida che integra dati di telecamera, LiDAR e radar attraverso la calibrazione spazio-temporale e la fusione cross-attention, sfruttando YOLOv12 per la localizzazione e un Temporal Fusion Transformer ottimizzato tramite un algoritmo di ottimizzazione dell'ippopotamo migliorato per una classificazione potenziata.

Raghunath Mallavarapu, Kanaka Raju Pappala, Sattibabu Bhumireddi, G. Krishna Podagatlapalli, Kavitha Chandu, Durga Rao T (…)2026-07-17
💻 computer science

Retrofit or Redesign? Hardware-Validated Constant-Time Defense and Cost Analysis for the M-Step Side-Channel on TrustZone-M

Questo articolo dimostra, attraverso la validazione su silicio reale su Arm TrustZone-M, che la riprogettazione degli algoritmi crittografici per l'esecuzione a tempo costante è superiore all'adattamento retroattivo, poiché quest'ultimo non solo comporta un costo circa due ordini di grandezza superiore, ma rischia anche di mantenere perdite di controllo del flusso sfruttabili che solo la verifica per singola istruzione può rilevare.

Arash Razban2026-07-17
💻 computer science

From Infrared to Ultraviolet]{From Infrared to Ultraviolet: A Renormalization Group Approach to Frequency-Aware Progressive Training

Questo articolo propone una strategia di addestramento progressivo consapevole delle frequenze ispirata al gruppo di rinormalizzazione che attiva sequenzialmente rami a bassa e alta frequenza con tassi di apprendimento decrescenti, dimostrando miglioramenti costanti nei compiti di regressione few-shot a bassa dimensionalità, pur chiarendo che la sua efficacia diminuisce negli scenari ad alta dimensionalità o a processi fluidi in cui la separazione delle scale è meno rilevante.

英熙 朱2026-07-17
💻 computer science

Dual-Stage Guided Artificial Lemming Algorithm (DALA) For Solving Engineering Application Optimization Problems

Questo articolo propone il Dual-Stage Guided Artificial Lemming Algorithm (DALA), che migliora il tradizionale ALA attraverso il ranking probabilistico adattivo, una strategia greedy a due stadi che combina l'apprendimento avversario e topologico, e la mutazione JADE per risolvere efficacemente problemi di ottimizzazione ingegneristica ad alta dimensionalità e l'ottimizzazione degli iperparametri per la previsione del carico di potenza.

Jiayi Gao, Yu Zhang2026-07-17
💻 computer science

Adaptive Optimization for Stable High-Capacity CNN/GAN Image Watermarking

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione adattiva che migliora la stabilità, la trasparenza percettiva e la robustezza dei sistemi di watermarking di immagini basati su CNN/GAN ad alta capacità, regolando dinamicamente la composizione della perdita e le strategie di regolarizzazione per affrontare le sfide della variabile complessità di embedding senza aumentare l'overhead architettonico.

Marta Bistroń, Zbigniew Piotrowski2026-07-17
💻 computer science

Risk Governance for Generative AI Mental Health Support: A Multi-Turn Safety Architecture

Questo articolo presenta un'architettura di governance della sicurezza multi-turno e model-agnostic che integra il rilevamento del rischio contestuale, la verifica basata sul ragionamento e la generazione di risposte guidata da protocolli per migliorare significamente la gestione del rischio e l'escalation preferita dai clinici nel supporto alla salute mentale guidato da LLM, mantenendo al contempo il rapporto conversazionale.

Anabela C. Areias, Catarina Botelho, António Farinhas, Areti Vassilopoulos, Dora Janela, Xin Tong, Nuno M. Guerreiro, Ma (…)2026-07-17
💻 computer science

DeepSeek for Pathology Report Understanding: A Benchmark Study of Cancer Type Extraction, AJCC Staging, and Prognosis Prediction

Questo studio di benchmark dimostra che, sebbene i modelli DeepSeek estraggano efficacemente i tipi di cancro e predicano gli stadi AJCC da 952 rapporti patologici non strutturati, le variabili strutturate estratte da DeepSeek non hanno migliorato in modo significativo la previsione della prognosi rispetto all'uso diretto del testo originale del rapporto patologico, supportando un'architettura ibrida che sfrutta DeepSeek per l'estrazione delle informazioni e la stadiazione, affidandosi al contempo all'apprendimento automatico tradizionale per la modellazione degli esiti.

Mohamed Kone, Gaoussou Haidara, Chao Hou, Shulin Wang2026-07-17✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Conv-Guided Mamba Vision Transformer and SPP-DenseNet121 based Hybrid Multi-Feature Fusion and Query Expansion in Content-Based Medical Image Retrieval

Questo articolo propone un nuovo framework di recupero di immagini mediche basato sul contenuto che integra un Conv-Guided Mamba Vision Transformer con SPP-DenseNet121 per una fusione ibrida di caratteristiche multi-livello e impiega l'espansione della query per raggiungere un'elevata accuratezza di recupero su dataset di tessuto vescicale endoscopico e gastrointestinale.

Mathana Gopal Arulsamy, Pallikonda Rajasekaran Murugan, Md. Jakir Hossen, Wai Kit Wong, Poh Kiat Ng, Gomathy Nayagam M2026-07-17
💻 computer science

A Spectrogram-Based Deep Learning Framework for Automatic Swara and Gamaka Recognition in Carnatic Veena Performances

Questo articolo propone un framework di deep learning basato su spettrogrammi che utilizza la Trasformata di Fourier a breve termine e gli spettrogrammi Mel con reti neurali convoluzionali per riconoscere automaticamente swara e gamaka nelle esecuzioni di Veena Carnatica, affrontando le uniche sfide acustiche e stabilendo una base per applicazioni nella trascrizione, nell'educazione e nell'archiviazione digitale.

SUDHI S2026-07-17