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💻 computer science

Implementation and Study on Liver Cirrhosis Disease Diagnosis Prediction Using a Method for Machine Learning Algorithms: A Comparative Approach Analysis

Questo articolo presenta un'analisi comparativa di algoritmi di apprendimento automatico applicati a record clinici anonimizzati del dataset 'Aadarshvelu', dimostrando che un modello di attenzione etichettato proposto raggiunge un'accuratezza diagnostica (94,05%) e un punteggio F1 (95,05%) superiori nella previsione degli stadi della cirrosi epatica, offrendo così uno strumento economico per migliorare il rilevamento precoce e il processo decisionale clinico.

Rajani Kumari, Daya Shankar Singh2026-07-08
💻 computer science

SPIDER-WEB enables a real-time data retrieval of DNA-based data storage

Il documento presenta SPIDER-WEB, un framework di codifica all-in-one che consente il recupero dei dati in tempo reale e in modo concorrente durante il sequenziamento del DNA, ottenendo guadagni di efficienza fino a 9.083 volte rispetto ai metodi convenzionali e dimostrando prestazioni di livello compact-disc con un rendering video completato con successo in meno di 100 secondi.

Yue Shen, Haoling Zhang, Xiaoyi Lin, Zhaojun Lan, Demin Xu, Yun Wang, Ziqing Deng, Wen Wang, Jesper Tegner, Xun Xu, Zhi (…)2026-07-08
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Proactive Defence in IoT Networks: A Scoping Review of Security Frameworks and Key Security Elements in Digital Health Systems

Questa revisione sistematica analizza gli esistenti framework di sicurezza IoT per i sistemi di sanità digitale, rivelando che, sebbene le soluzioni attuali affrontino spesso aree discrete, esse mancano di un'integrazione completa, e identifica elementi chiave come la valutazione delle vulnerabilità, la modellazione delle minacce e l'IA come essenziali per lo sviluppo di meccanismi di difesa robusti e proattivi.

Gihan Gunasekara, Patricia A.H. Williams, Ginger Mudd2026-07-08
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TrOCR for Medieval HTR: A Systematic Ablation Study with Cross-Dataset Validation

Questo articolo presenta uno studio di ablazione sistematico sull'adattamento di TrOCR per il riconoscimento di testi manoscritti medievali, dimostrando che specifiche strategie di congelamento dei livelli e la rimozione della normalizzazione del contrasto possono raggiungere un'accuratezza competitiva su piccoli dataset storici, fornendo al contempo validazione cross-dataset e approfondimenti sull'interpretabilità.

Sachin Sharma, Federico Simonetta, Michele Flammini2026-07-08
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TOPIC: Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection and Multi-Class Attack Classification Using UNSW-NB15 Dataset

Questo studio propone un framework di deep learning utilizzando il dataset UNSW-NB15 per l'individuazione delle intrusioni di rete e la classificazione multi-classe degli attacchi, dimostrando che un'architettura RNN-LSTM supera i modelli ANN e CNN raggiungendo un'accuratezza del 97,42% attraverso tecniche ottimizzate di pre-elaborazione dei dati e bilanciamento delle classi.

Akpasam Ekanem, Philip Asuquo, Simeon Ozoumba, Bliss Stephen, Enyinihi Johnson2026-07-08
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Leveraging Machine Learning Models to Predict Probability of Technical and Regulatory Success

Questo articolo dimostra che modelli di apprendimento automatico interpretabili, addestrati su caratteristiche di protocollo pubbliche di ClinicalTrials.gov, possono prevedere accuratamente la probabilità di successo tecnico e regolatorio per i trial di piccole molecole, superando i benchmark standard e offrendo uno strumento riproducibile per la valutazione corretta per il rischio.

Mason Kim, Michael Doane, James Melican, Kevin Wang, Haewon Jung, Cedric Liu2026-07-08
💻 computer science

SupCon-Mamba: A Supervised Contrastive Learning Method for Few-Shot Hyperspectral Target Detection

Il documento propone SupCon-Mamba, un framework di rilevamento di target iperspettrali few-shot che integra un meccanismo di codifica del contesto locale, un modulo Mamba piramidale per una modellazione spettrale multi-scala efficiente e l'apprendimento contrastivo supervisionato per eliminare i falsi negativi e ottenere prestazioni di rilevamento superiori con un numero minimo di campioni etichettati.

Xingxin Song, Bing Zhou, Jiale Zhao, Lei Deng, Jiaju Ying2026-07-08
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Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

Questo articolo introduce AIMAPP, un framework auto-supervisionato e compatibile con ROS che unifica la mappatura, la localizzazione e la pianificazione online per robot autonomi in ambienti sconosciuti, sfruttando l'Inferenza Attiva per costruire dinamicamente mappe topologiche sparse e bilanciare l'esplorazione con la navigazione orientata agli obiettivi senza fare affidamento su mappe predefinite o pre-addestramento.

Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt2026-07-08
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Bitcoin Forecasting Engine: Optimizing Neural Networks with Spectral Analysis and Multi Swarm Algorithms

Questo articolo propone un motore di previsione ibrido per il Bitcoin che integra la decomposizione del segnale a doppio strato guidata dall'Entropia di Permutazione (CEEMDAN-VMD) con una Rete Neurale Profonda ottimizzata tramite Multi-Swarm Optimization, dimostrando una performance statisticamente superiore in termini di accuratezza e previsione direzionale rispetto ai modelli baseline e alle alternative a singolo swarm.

Ozan Nadirgil2026-07-08