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💻 computer science

Circuit-Inspired High-Order Neural Networks with Unified Neural Dynamics Modeling for PDE Solving and Visual Perception

Il documento introduce CHONN, un framework modulare ispirato ai circuiti che impiega la composizione a cascata basata sulle leggi di Kirchhoff per creare dinamiche neurali di ordine superiore stabili e interpretabili, superando così gli approoli tradizionali di impilamento della profondità nella risoluzione di equazioni differenziali parziali e nel potenziamento dei compiti di percezione visiva.

Baochang Zhang, Tongfei Chen, JingyinG Yang, Linlin Yang, Juan Zhang, Jinhu Lü, David Doermann, Chunyu Xie, Tian Wang, G (…)2026-07-16
💻 computer science

Physics-Informed AI Framework Enables Generalizable and Reliable Cerebrovascular Hemodynamic Profiling

Il documento presenta 4DHemoX, un framework di IA basato sulla fisica che sfrutta un dataset ibrido e un'architettura neurale con integrazione delle equazioni di Navier-Stokes per colmare il divario tra simulazione e realtà e consentire una profilazione emodinamica cerebrovascolare affidabile, generalizzabile e conforme all'efficienza dei dati per applicazioni cliniche.

Fen Miao, Chen Chen, Yuan Lin, Yun Zhang, Jiannong Cao, Yingjie He, Jiaqi Huang, Honglei Zhao, Jun Yang, Huiying Liang (…)2026-07-16
💻 computer science

User Interfaces in Machine Learning-Based Decision Support for Emergency Department Triage – A Systematic Review

Questa revisione sistematica di 25 studi rivela che, nonostante la critica importanza della progettazione incentrata sull'utente, i sistemi di supporto alle decisioni cliniche basati sull'apprendimento automatico per il triage dei dipartimenti di emergenza mancano frequentemente di caratteristiche di interfaccia complete, test di usabilità e collaborazione interdisciplinare, ostacolando così la loro adozione e l'efficacia nel mondo reale.

Kirsten Zantvoort, Sylvain Brouwer, Nadine Schlicker, Peter Mross, Andreas Jerrentrup, Martin C. Hirsch, Philipp Russ2026-07-15
💻 computer science

REGAL-Driven Hierarchical Graph Reinforcement Network for Stable and Energy- Efficient Communication in Wireless Sensor Networks

Questo articolo propone la REGAL-Driven Hierarchical Graph Reinforcement Network (HGRN), un nuovo framework che integra le Graph Neural Networks, la Residual Energy Gradient Attention, il Deep Reinforcement Learning e un Energy-Adaptive Partridge Optimization Algorithm per ottenere una comunicazione stabile, efficiente dal punto di vista energetico e bilanciata nel carico nelle reti di sensori wireless su larga scala, dimostrando prestazioni superiori in termini di durata della rete, conservazione dell'energia e consegna dei pacchetti rispetto agli approcci di clustering esistenti.

Kumar J, Vinoth Kumar P, Bharathi S, Deepan S2026-07-15
💻 computer science

Blast Radius Characterization of Triple-Level Poisoning Attacks in Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation Systems

Questo articolo formalizza e quantifica empiricamente il raggio d'azione degli attacchi di avvelenamento a triplo livello nei sistemi Knowledge Graph RAG, dimostrando che l'avvelenamento degli hub causa la più grave propagazione della corruzione e proponendo una difesa consapevole del grafo basata su un punteggio di fiducia pesato sul grado per mitigare tali rischi.

Shree Raksha H R, Jasmine K S2026-07-15
💻 computer science

Enhancing Intrusion Detection System Resilience Against Adversarial Evasion Attacks Using Adversarial Training

Questo articolo propone un sistema di rilevamento delle intrusioni ibrido LightGBM-MLP potenziato attraverso l'addestramento avversario con il Fast Gradient Sign Method (FGSM) sul dataset UNSW-NB15, migliorando con successo la robustezza contro gli attacchi di evasione mantenendo una precisione del 77,80% sotto forti perturbazioni pur incorrendo solo in una riduzione minima del 6,66% nelle prestazioni sui dati puliti.

MUKUNTH s, VATCHALA S, YOGESH C2026-07-15
💻 computer science

Adaptive Keyframe Selection and Reconstruction for Volumetric Density Field Sequences Using Structural Descriptors

Questo articolo propone un framework adattivo per sequenze di campi di densità volumetrica che utilizza un nuovo descrittore strutturale per la selezione ottimale dei fotogrammi chiave tramite programmazione dinamica e uno schema di interpolazione basato su particelle per ottenere una ricostruzione ad alta fedeltà con un numero minimo di artefatti.

Jong-Hyun Kim2026-07-15
💻 computer science

Frequency-Guided Real-Time Detection of Weak Water-Surface Targetsfor Unmanned Surface Vehicles

Questo articolo propone un rilevatore leggero e in tempo reale per veicoli marini senza equipaggio che migliora il rilevamento di bersagli deboli sulla superficie dell'acqua integrando il routing delle caratteristiche guidato dalla frequenza e la supervisione della localizzazione adattiva normalizzata per scala, al fine di affrontare sfide quali il basso contrasto e le dimensioni ridotte degli oggetti, mantenendo al contempo rigorosi vincoli di latenza e di dimensione del modello.

Ling Qin, AnChuan Wang, Qing Huang, Qun Zou2026-07-15
💻 computer science

Closed-loop Auto Research for Molecular Property Prediction: Discovering and Certifying Generalizable Improvements

Questo articolo introduce un framework di ricerca automatizzata a ciclo chiuso che utilizza agenti basati su modelli linguistici per modificare rappresentazioni molecolari, modellare codice ed evidenze esterne, scoprendo e certificando con successo miglioramenti generalizzabili attraverso molteplici benchmark di proprietà molecolari, distinguendo al contempo i veri guadagni trasferibili dalla varianza di selezione non trasferibile e dai cambiamenti di distribuzione attraverso rigorosi test su dati non visti.

Jingjie Ning, Xiaochuan Li, Ji Zeng, Chenyan Xiong, Guolin Ke2026-07-15
💻 computer science

Ensemble method of transfer learning Deep learning and vision transformer influencing explainable AI for Breast Cancer Prediction

Questo articolo propone un framework di intelligenza artificiale spiegabile che combina il transfer learning, i Vision Transformer e i metodi ensemble per raggiungere un'accuratezza superiore nella previsione del cancro al seno (96,82%) sul dataset BreakHis, utilizzando al contempo tecniche come Grad-CAM e LIME per migliorare la trasparenza e l'interpretabilità del modello.

Rajyalakshmi Bandi, Pullarao Chennamsetty2026-07-15