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💻 computer science

An Agent-Based Concept Generation ApproachUsing Concept Bottleneck Models for ChestRadiograph Classification

Questo studio dimostra che la costruzione di concetti basata su fondamenti clinici migliora i modelli a collo di bottiglia concettuale per la classificazione di radiografie del torace, con approcci supervisionati che raggiungono prestazioni elevate paragonabili ai baseline non a collo di bottiglia, mentre i modelli privi di etichette offrono un'alternativa promettente quando le annotazioni dei concetti non sono disponibili.

Mehmet Varan, Fatih Soygazi, Damla Oguz2026-07-17
💻 computer science

BioGraph-SentiCOVID: Calibrated Adaptive Context Selection for Graph Neural Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets

Questo articolo introduce BioGraph-SentiCOVID, un framework di grafi a contesto adattivo calibrato che ottimizza la selezione del contesto conversazionale e gli iperparametri tramite un algoritmo genetico per raggiungere lo stato dell'arte nella classificazione del sentiment di tweet rumorosi relativi al COVID-19 su Twitter.

Moustafa MAASKRI, Mohamed GOISMI, Djamal SEGHIER, Mohamed DEBBAB2026-07-17
💻 computer science

Political Stance Detection on X During the 2024U.S. Election: A Comparative Study of Classical, Neural, and Transformer Models

Questo articolo presenta uno studio comparativo di modelli classici, neurali e transformer per il rilevamento della posizione politica su X durante le elezioni statunitensi del 2024, dimostrando che, sebbene il modello BERTweet perfezionato raggiunga l'accuratezza più elevata, modelli classici accuratamente progettati come i sistemi SVM lineari offrono un'alternativa altamente competitiva, più efficiente e interpretabile per una distribuzione scalabile.

Qile Wang, Sahar Ostadrahimi, Safoura Faghri, Mohammad Baksh, Matthew Louis Mauriello, Kenneth E. Barner2026-07-17
💻 computer science

A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation

Questo articolo descrive e valuta in modo formativo un flusso di lavoro governato e supportato da modelli linguistici di grandi dimensioni, implementato presso un'azienda colombiana di AI applicata alla salute, per migliorare sistematicamente la produttività e la tracciabilità della ricerca di sovvenzioni e dello sviluppo di proposte, mantenendo al contempo la supervisione dei ricercatori. Nella Fase 1 ("The Treasure Hunt"), la figura "83" si riferisce ai candidati post-filtro che hanno superato il processo di selezione e sono stati considerati idonei, piuttosto che a quelli respinti.

Katherine Monsalve Barrientos, Natalia Castano-Villegas, Jose Zea, Laura Velásquez2026-07-16
💻 computer science

Iterative Feedback--Refinement for Faithful Structured Clinical-Note Representation

Questo articolo propone un framework di feedback-raffinamento iterativo che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per indurre dinamicamente schemi adattivi per la conversione di note cliniche non strutturate in rappresentazioni strutturate e fedeli, il quale supera i baseline esistenti riducendo significativamente omissioni e allucinazioni senza richiedere dati etichettati o fine-tuning.

Eslam Ahmed Mohamed, Irini Logothetis, Adrian Bingham, Kon Mouzakis2026-07-16
💻 computer science

Hidden Universal Collapse Behind Apparent Robustness: Dual-Metric Cross-Site Audit of a Laparoscopic Surgical AI Detector

Questo studio dimostra che le valutazioni basate su una singola metrica possono mascherare il collasso universale dei modelli di IA chirurgica tra i diversi siti, evidenziando un'apparente robustezza in classi specifiche, mentre gli audit a doppia metrica rivelano fallimenti diffusi e che la sostituzione del backbone, nelle configurazioni testate, non ha colmato il divario né nei rilevatori personalizzati né nei modelli fondativi pre-addestrati.

hui zhu, congbin zhu, Sio Lam UN, QI CHENG, ZHANDONG MENG, qiliang WANG, cong hu, huiying Zhu2026-07-16
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Automated Arrhythmia Detection from ECG Signals: AComparative Study of Bidirectional Long Short-Term MemoryNetworks and Residual Convolutional Neural Networks

Questo studio confronta le reti Bidirectional Long Short-Term Memory con attenzione rispetto alle Residual Convolutional Neural Networks per il rilevamento automatizzato delle aritmie ECG, riscontrando che l'architettura ResNet raggiunge prestazioni superiori (accuratezza del 98,0%) estraendo meglio le caratteristiche morfologiche complesse da un dataset di oltre 109.000 battiti cardiaci.

Jajang Jaya Purnama, Sri Rahayu, Risnandar Risnandar2026-07-16
💻 computer science

A Deterministic Spatial Representation Packet for Sports Trajectories Under Explicit Coordinate, Threshold, and Tolerance Assumptions

Questo articolo presenta una pipeline deterministica per convertire campioni finiti e rumorosi di traiettorie sportive in artefatti simbolici verificabili, imponendo esplicitamente assunzioni su coordinate, soglie e tolleranze, pur limitando rigorosamente il proprio ambito alla rappresentazione e alla tracciabilità piuttosto che alla ricostruzione fisica o all'inferenza semantica.

WU YANG CHEN XI2026-07-16