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GeneTech-30: A Provenance-Tracked, Cross-Domain Scholarly Knowledge Graph of 294,330 Entities across 30 Scientific Domains

GeneTech-30 è un grafo della conoscenza accademica ad accesso pubblico e con tracciamento della provenienza che abbraccia 30 domini scientifici e che privilegia un design trasparente e una rendicontazione onesta delle sue moderate prestazioni di recupero e del limitato segnale di scoperta basato sulla letteratura rispetto alla scala, posizionandosi come un elemento costruttivo riproducibile per la ricerca transdisciplinare piuttosto che come un indice esaustivo.

Li Xing2026-10-23
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Drone-Based Early Forest Fire Detection Using Vision-Language Models on NVIDIA Jetson Orin Nano

Questo articolo presenta un framework di edge-AI implementato su un UAV dotato di NVIDIA Jetson Orin Nano che combina un rilevatore YOLOv8s perfezionato con un modello visione-linguaggio basato su CLIP per ottenere un rilevamento di incendi boschivi in tempo reale e ad alta precisione con descrizioni di scene in linguaggio naturale, riducendo significativamente i falsi positivi pur mantenendo una bassa latenza.

Mohamed Amine Jabli, Abdellaoui Mehrez, Douik Ali2026-10-23
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Agentic AI for Complex Decision-Making: A Systematic Critical Review of Planning, Memory, Tools, Safety and Assurance in Autonomous Systems

Questa revisione sistematica critica di 98 fonti fino a giugno 2026 valuta la pianificazione, la memoria, gli strumenti e la sicurezza dell'IA Agente attraverso un nuovo framework a ciclo chiuso, rivelando che l'autocorrezione intrinseca è inaffidabile, la pianificazione a lungo termine rimane debole e gli agenti che utilizzano strumenti sono vulnerabili all'iniezione, offrendo al contempo una matrice di evidenze verificabile e una tabella di marcia prioritaria per lo sviluppo futuro.

Mohan Babu, Faranak Nejatia, Madhan E S2026-10-23
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CARE-IoMT: a pairing-free Certificateless Auditable Range-query support searchable Encryption scheme for IoMT

Questo articolo propone CARE-IoMT, un framework di crittografia ricercabile senza certificato privo di accoppiamento che integra i roll-up di digest dei dati basati su blockchain per abilitare query di intervallo e congiuntive sicure, verificabili ed efficienti per dati medici sensibili nell'Internet delle Cose Mediche, mitigando al contempo gli attacchi interni e il sovraccarico computazionale.

Arian Arabnouri, Alireza Shafieinejad2026-10-23
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Baseline-relative evaluation of lap-time and tyre-degradation models for Formula 1 race strategy

Questo studio valuta i modelli di tempo sul giro e di degradazione degli pneumatici di Formula 1 rispetto a rigorose previsioni di base utilizzando 167.083 giri, dimostrando che il loro vantaggio predittivo deriva principalmente dalla modellazione dei residui rispetto al giro precedente piuttosto che dai valori assoluti, e che la costruzione di una base equa è fondamentale per valutare accuratamente le prestazioni rilevanti per la strategia.

T. Shakila, K. Baalaji2026-10-23
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Regrets, I've Had a Few: Approximating (Subgame-Perfect) Nash Equilibria via Deep Regret Actor-Critic

Questo articolo propone l'algoritmo Deep Regret Actor-Critic (DRAC), che approssima gli equilibri di Nash subgame-perfect in giochi a somma non nulla continui spostando l'obiettivo di ottimizzazione dalla massimizzazione dell'utilità alla minimizzazione del rimpianto tramite un'architettura centralizzata e target stazionari basati su Monte Carlo, superando così la non-stazionarietà e superando i metodi esistenti come MADDPG in termini di convergenza e sfruttabilità.

Marvin Bongiovi2026-10-23
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MVMGNN: Multi-View Masked Graph Neural Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis using Structural MRI

Questo articolo propone MVMGNN, una rete neurale a grafo con mascheramento multi-vista che sfrutta viste grafiche spaziali e basate sulle caratteristiche complementari, con mascheramento adattivo e fusione a porta, per migliorare la diagnosi della malattia di Alzheimer e l'interpretabilità utilizzando dati di risonanza magnetica strutturale.

Ni Yao, Zhenxu Wang, Danyang Sun, Chuang Han, Yanting Li, Jiaofen Nan, Fubao Zhu, Chen Zhao, Weihua Zhou2026-10-23
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A Multi-Caption Fusion Approach for Enhanced Image Captioning

Questo articolo propone un approccio di fusione multi-didascalia a due fasi e trasparente che sfrutta i Vettori Immagine-Numero per generare didascalie intermedie diversificate e un encoder aggiuntivo per integrare le loro informazioni semantiche con le caratteristiche visive, producendo così descrizioni delle immagini più ricche e interpretabili che competono con i modelli allo stato dell'arte sul dataset MS-COCO.

Alaa Thobhani, Yan Junfeng, Mohanned Abduljabbar Hael, Amr Abdussalam, Muhammad Asim, Gauhar Ali, Sajid Shah2026-10-23
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RuleConEx: an intrinsically interpretable neural network unifying logical rules and counterfactual explanations for data access control

RuleConEx è una rete neurale intrinsecamente interpretabile che unifica decisioni di accesso, regole IF-THEN conformi ad ABAC e spiegazioni controfattuali valide all'interno di un unico passaggio in avanti, raggiungendo un'accuratezza paragonabile ai modelli allo stato dell'arte offrendo al contempo un compromesso regolabile tra spiegabilità orientata all'utente e orientata al revisore.

Benoît Martin Azanguezet Quimatio, Erick Tsafack Nteudem, Paul Valery Nguezet2026-10-23