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💻 computer science

Multi-view Patch Inference with Frozen DINOv3 for Industrial Anomaly Detection

Questo articolo propone un framework per il rilevamento di anomalie industriali che combina un backbone DINOv3 congelato con una strategia di Multi-view Patch Inference per superare la perdita di informazioni sui bordi e un Multi-scale Reconstruction Fusion Transformer per modellare le distribuzioni delle caratteristiche normali, raggiungendo prestazioni state-of-the-art su molteplici dataset benchmark.

Chaoqun Wang, Wenjing Zhang, Bo Qi, Xiaoyu Huang, Ning He2026-07-15
💻 computer science

LAR-Net: A Lightweight Adaptive Receptive Field Network for Point Cloud Segmentation of Pharmaceutical Deposits on Reactor Inner Walls

Questo articolo propone LAR-Net, una rete a campo ricettivo adattivo leggera basata sul backbone LitePT che si adatta dinamicamente alle complessità geometriche locali per ottenere una segmentazione delle nuvole di punti ad alta precisione dei depositi farmaceutici sulle pareti interne dei reattori, superando così i limiti dei metodi di ispezione convenzionali e consentendo una pulizia intelligente automatizzata.

Jiajia Liu, Haiyang Wang, Zhongli Ma, Yuedong Shi, Bingyu Chen, Sidong Wu, Ting Zhang2026-07-15
💻 computer science

Captioning Daily Activity Images in Early Childhood Education: Benchmark and Algorithm

Questo articolo introduce KinderMM-Cap, un sistema specializzato di didascalie multimediali per l'educazione della prima infanzia che sfrutta il benchmark ECAC e un nuovo framework di addestramento ibrido condizionato dal premio (RSRS) per migliorare significativamente l'accuratezza nella generazione di didascalie educativamente significative per scene di classe complesse e giocattoli didattici.

Sixing Li, Zhibin Gu, Ziqi Zhang, Weiguo Pan, Bing Li, Ying Wang, Hongzhe Liu2026-07-15
💻 computer science

Decentralised Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Medical Insurance and Sustainable Rural Economic Development in Tamil Nadu

Questo articolo propone e valuta rigorosamente TW-DP-FedAvg, un framework di apprendimento federato che preserva la privacy e che è adattato al settore delle assicurazioni mediche del Tamil Nadu rurale, dimostrando che, sebbene la privacy differenziale comporti un costo misurabile in termini di accuratezza rispetto all'addestramento centralizzato, l'approccio rimane statisticamente equivalente e sostenibile ai sensi delle nuove normative indiane sulla protezione dei dati.

Janarthanam S, Raja Sarath Kumar Boddu, Vivekanadam B2026-07-15
💻 computer science

Mothership and multi-drone routing for spatial marine management

Questo articolo introduce un nuovo problema di routing per una nave madre e più droni per la gestione marina spaziale, proponendo una soluzione metaeuristica che raggiunge risultati quasi ottimali con un tempo di calcolo significativamente ridotto rispetto ai metodi esatti, consentendo così una coordinazione su scala pratica per applicazioni come il ripristino delle barriere coralline.

Ryu B. Lippmann, Kate J. Helmstedt, Paul Corry2026-07-15
💻 computer science

Human-Centered Learning Mechanics for Reliable Smart Textiles: An Explainable and Frugal AI Framework for Separating Physiological Anomalies from Sensor Drift and Degradation

Questo articolo presenta HCLM-SmartTex, un framework di IA spiegabile e frugale che distingue le anomalie fisiologiche autentiche dal degrado dei sensori e dagli artefatti dei tessuti intelligenti ottimizzando per i costi decisionali centrati sull'uomo piuttosto che per l'accuratezza pura, utilizzando un simulatore sintetico per l'addestramento e raggiungendo un'elevata affidabilità con un'impronta computazionale minima.

Kim Duc TRAN, Guillaume Tartare, Ludovic Koehl, Xianyi Zeng, Anthony Fleury, Kim Phuc Tran2026-07-15
💻 computer science

HPG-Rec: Hybrid Popularity-Guided Recommendation with Large Language Models

Questo articolo introduce HPG-Rec, un nuovo framework che non richiede addestramento, il quale affronta efficacemente la scarsità di dati e il divario semantico nei sistemi di raccomandazione combinando la generazione controllata di candidati tramite LLM, la valutazione semantica consapevole del ranking, la modellazione della popolarità duale e la fusione basata su MLP per ottenere miglioramenti significativi rispetto ai baseline allo stato dell'arte.

Harshad Kubade, Tausif Diwan2026-07-15
💻 computer science

An Ontology-Based Classification Framework for Situation Extraction from Concrete Pouring Radio Logs

Questo studio propone un framework a due livelli basato su ontologia che classifica i log radio complessi relativi al getto del calcestruzzo in sette assi semantici per derivare segnali di pericolo, azioni di controllo e stati situazionali, dimostrando elevati tassi di accordo nell'estrazione basata su regole pur identificando limitazioni negli approcci con LLM locali per una futura validazione.

Young-Jun Park2026-07-15
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Language Identification (LID) in Micro-Texts: An Ultra-Lightweight Geometric Approach.

Questo articolo introduce un metodo geometrico ultra-leggero per l'identificazione della lingua nei micro-testi che codifica le frequenze dei caratteri in spazi euclidei compatti, dimostrando una robustezza superiore contro la scarsità di dati e le variazioni storiche rispetto ai baseline tradizionali, offrendo al contempo una significativa efficienza computazionale per l'edge computing.

Oscar Rendón-Aldaraca, Héctor Fraire-Huacuja, Ana María Mendoza-Martínez, José Ángel Mendoza-Sierra2026-07-15