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💻 computer science

Dual-Guidance Framework for Semi-Supervised Semantic Segmentation via Uncertainty and Prototypes

Questo articolo propone un framework di Dual-Guidance per la segmentazione semantica semi-supervisionata che combina un modulo di raffinamento dei pseudo-label dinamico e consapevole dell'incertezza (Uncertainty-Aware Dynamic Pseudo-Label Refinement) con un modulo di guida contrastiva basato su prototipi di classe (Class-Prototype Contrastive Guidance) per raffinare congiuntamente le predizioni e regolarizzare le rappresentazioni delle caratteristiche, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte sui benchmark PASCAL VOC 2012 e Cityscapes.

Xi Lu, Byung-Won Min2026-07-14
💻 computer science

Trustworthy AI for Marketing Measurement: A Systematic Review of Attribution, Media Mix Modeling, and Privacy-Preserving Methods

Questa revisione sistematica di 108 studi (2010–2026) analizza come l'IA rimodelli la misurazione del marketing proponendo un framework "Misura–Valida–Proteggi" che bilancia il potenziamento del potere predittivo del deep learning e dei modelli neurali di media mix rispetto ai limiti causali e ai costi di accuratezza imposti dalle tecniche di preservazione della privacy.

Longying Lai, Zhiyuan Cheng, Yue Liu2026-07-14
💻 computer science

Beam Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging for Cancer Detection

Questo articolo propone un nuovo modello di Beam Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging (BSDPFS-WM) che integra un pre-processing avanzato, una selezione delle caratteristiche multi-strategia e la generalizzazione impilata (stacked generalization) per ottenere un rilevamento multi-cancro robusto, generalizzabile e spiegabile attraverso diversi dataset clinici.

Ria Pyne, Avijit Kumar Chaudhuri2026-07-14
💻 computer science

Automated Fracture Image Captioning Using Multimodal Vision-Language Models: A Comprehensive Comparative Study on a Clinically Curated Dataset

Questo articolo presenta un benchmark completo di nove architetture encoder-decoder per la generazione automatica di didascalie di radiografie di fratture su un dataset clinicamente curato, dimostrando che il modello BLIP-Base, pre-addestrato su visione e linguaggio, supera le altre combinazioni di encoder visivi e decoder GPT-2, fornendo al contempo approfondimenti critici sulle modalità di errore e sulla selezione dell'architettura per compiti di imaging medico a basse risorse.

Nikosi2026-07-14
💻 computer science

Foresight Is Not Enough: Sentence-Level Future Signals, Self-Loop Hard Negatives, and the Calibration Gap in Small Language Models

Questo articolo dimostra che, sebbene il modello ForesightLM-v2 apprenda con successo un segnale di previsione futura stabile a livello di frase, tale rappresentazione non riesce a controllare direttamente il comportamento di generazione, rivelando che i suoi apparenti benefici derivano principalmente dal riordinamento semantico piuttosto che dal termine futuro appreso e sottolineando un divario critico tra le rappresentazioni apprese e gli esiti comportamentali calibrati nei piccoli modelli linguistici.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Ömer Faruk Aksoy, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-14
💻 computer science

From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATT&CK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

Questo articolo propone un framework incentrato sul comportamento che ricostruisce gli eventi Sysmon in sequenze correlate tramite GUID per migliorare la classificazione delle tecniche MITRE ATT&CK, dimostrando che la preservazione del contesto a livello di processo supera il raggruppamento temporale e che un modello baseline SecureBERT ottiene risultati superiori senza una mitigazione esplicita dello squilibrio delle classi.

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghiyan, Mahsa Saeidi2026-07-14
💻 computer science

GeoDualNet: Geometry-Aware Dual-Latent Neural Codec with Epipolar Cross-Attention for Joint Disparity Vector and Depth Prediction in Multi-View Video Coding

Questo articolo propone GeoDualNet, il primo codec neurale end-to-end che apprende congiuntamente la predizione del vettore di disparità e la codifica della mappa di profondità attraverso uno spazio latente geometrico unificato caratterizzato da cinque componenti innovativi, ottenendo un risparmio significativo del bitrate e una migliore qualità delle viste sintetizzate rispetto al tradizionale 3D-HEVC e ai codec multiview esistenti basati su apprendimento.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-14
💻 computer science

Guarantees That Survive a Missing Scan: Modality-Conditional Conformal Prediction for Multimodal Medical Diagnosis

Questo articolo introduce la Modality-Conditional Conformal Prediction (MC²), un metodo che ripristina garanzie di copertura valide e informative per i modelli di diagnosi medica multimodali in presenza di input con modalità mancanti, stratificando la calibrazione in base ai pattern di disponibilità delle modalità senza richiedere il riaddestramento del modello.

Aaron Ajit2026-07-14