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💻 computer science

Issue-Centric Autonomous Thinking Scheduling for Robots in Dynamic Environments

Questo articolo propone ICATS, un framework di pianificazione del pensiero autonomo incentrato sulle problematiche (Issue-Centric Autonomous Thinking Scheduling) che consente ai robot in ambienti dinamici di dare priorità all'elaborazione cognitiva interna trattando fattori diversi, come compiti non terminati e rischi emergenti, come problematiche dinamiche, superando così i metodi tradizionali a base fissa in termini di ricompensa ponderata e rilevamento dello stato.

Hong Su2026-07-14
💻 computer science

An Interactive Decision Support Dashboard for Monitoring and Forecasting UAC Care System Operations Using Streamlit and Power BI

Questo articolo presenta una dashboard interattiva di supporto alle decisioni per il sistema UAC Care, sviluppata utilizzando Python, Streamlit, SQLite e Power BI, che integra il monitoraggio in tempo reale, l'analisi predittiva e la pianificazione di scenari per migliorare la visibilità operativa e il processo decisionale basato sulle evidenze per i gestori dell'assistenza del settore pubblico.

Gunjan Sahoo2026-07-14
💻 computer science

RL-Trust RPL: A Reinforcement Learning-Based Adaptive Trust Framework for Sinkhole Attack Mitigation in Multicast RPL Networks

Questo articolo propone RL-Trust RPL, un framework di fiducia adattivo basato sul Reinforcement Learning che mitiga gli attacchi sinkhole nelle reti RPL Multicast monitorando i comportamenti dei nodi, come la consegna dei pacchetti e il consumo energetico, per rilevare e isolare i nodi malevoli, migliorando così la sicurezza del routing e le prestazioni della rete.

P. Deepavathi, Chockalingam A, Pavitha A, Preethi C, Thangaselvi P, Kalaiselvi S2026-07-14
💻 computer science

A Hybrid GA-DL Framework for Energy-Efficient Clustering and Lifespan Extension in RWSNs

Questo articolo propone un framework ibrido di Algoritmo Genetico e Deep Learning che integra un modello ResNet leggero con uno schema di ottimizzazione personalizzato guidato da GA per consentire una selezione dei cluster head rapida ed efficiente dal punto di vista energetico nelle Reti di Sensori Wireless Ricaricabili, ritardando così significativamente la Morte del Primo Nodo e ottenendo prestazioni quasi in tempo reale senza l'overhead iterativo dei metodi euristici tradizionali.

Yen-Wu Ti, Rei-Heng Cheng, Songlin Wei, Wenfeng Huang, Chih-Min Yu2026-07-14
💻 computer science

Predicting Traffic Accidents and Fatalities with Transformer-Based Models and Big Data for Enhanced Policy and Safety Insights

Questo studio propone un framework scalabile, basato sui big data, che utilizza un Trasformer Parallelo Spazio-Temporale (STPT) e tecniche di clustering per prevedere accuratamente gli incidenti stradali e i decessi a Bangkok, consentendo così interventi politici basati su evidenze per migliorare la sicurezza stradale urbana.

Sudarat Sukjaroen, Xiaodan Dong, ST Boris Choy, Weidong Huang, Adel Fadhl Noor Ahmed2026-07-14
💻 computer science

PHUE: Progressive hardness-aware undersampling ensemble for imbalanced data classification

Questo articolo propone PHUE, un metodo di ensemble di sottocampionamento progressivo consapevole della difficoltà (hardness-aware) che seleziona dinamicamente i campioni critici della classe maggioritaria vicino al confine di decisione e impiega un'integrazione pesata multi-metrica per superare significativamente gli algoritmi esistenti nella classificazione di dati sbilanciati.

Qiangkui Leng, Kexin Zhang, XinLian Pan, ChangZhong Wang2026-07-14
💻 computer science

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

Questo articolo propone il framework Moment-guided Progressive Geometric Reasoning (MPGR), che affronta la stima della posa 6D robusta in condizioni di severa occlusione riformulando il compito come un problema di inferenza consapevole della distribuzione che utilizza la modellazione statistica di ordine superiore per riparare le strutture geometriche frammentate e migliorare la coerenza delle caratteristiche.

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 computer science

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Questo articolo propone un framework basato su reti neurali a grafo che modella gli sport di squadra come grafi eterogenei dinamici per prevedere l'efficienza offensiva e le formazioni difensive, ottimizzando al contempo le strategie tattiche attraverso l'apprendimento per rinforzo su grafi e il ragionamento controfattuale, dimostrando prestazioni superiori rispetto ai baseline esistenti su dataset della UEFA Champions League e NBA.

Honghong Song2026-07-14
💻 computer science

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Questo articolo valuta i modelli YOLOv11 ed EfficientNetV2M sul dataset sbilanciato HAM10000 per la classificazione dei tumori cutanei, dimostrando che YOLOv11 raggiunge una recall superiore (86,5%) per uno screening ad alta sensibilità, mentre EfficientNetV2M combinato con un classificatore SVM offre una specificità più elevata (96,8%) per un triage preciso.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 computer science

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Questo articolo propone un quadro ibrido quantistico-classico completo, composto da cinque modelli specializzati (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD e QMRL-XAI), che collettivamente migliorano l'accuratezza del rilevamento delle frodi finanziarie, l'adattabilità agli ecosistemi dinamici e la spiegabilità normativa attraverso tecniche avanzate di entanglement delle caratteristiche quantistiche, costruzione di grafi e meta-apprendimento per rinforzo.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14