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Accumulated-History Replicator SelectionOptimization: Algorithm Design, TheoreticalGrounding, and Experimental Analysis (MycelialNetwork Optimization)

Questo articolo introduce il framework Accumulated-History Replicator Selection (AHRS) e il suo algoritmo Mycelial Network Optimization (MNO), che sfruttano dati di fitness storici pesati esponenzialmente per superare gli ottimizzatori standard basati sulla popolazione su paesaggi complessi e non separabili, pur essendo teoricamente fondati nella teoria dei giochi evolutivi e nel Teorema Fondamentale di Fisher.

Rahul Kumar Mishra2026-07-06
💻 computer science

Can Large Language Models Detect Contradicted Biomedical Evidence? A Dual-Annotator Benchmark Audit

Questo studio dimostra che gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni e i sistemi di generazione aumentata dalla ricerca falliscono significativamente nel rilevare le contraddizioni tra le risposte biomediche generate e le prove recuperate, spesso classificandole erroneamente come insufficienti, evidenziando così che tali verificatori automatizzati non sono ancora pronti per lo screening clinico autonomo.

xinzheng Chen2026-07-06
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An Integrated AI-Driven Learning Ecosystem for Refugee Higher Education Access

Questo studio propone un ecosistema di apprendimento adattivo guidato dall'intelligenza artificiale (AIALE) che integra l'apprendimento adattivo, il supporto multilingue, la verifica delle credenziali tramite blockchain e il mentoring comunitario per superare olisticamente le barriere legali, finanziarie e tecnologiche all'istruzione superiore per le popolazioni rifugiate e gli sfollati.

Nika Sintesa Grinika Family2026-07-06
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Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Literature Review

Questa revisione della letteratura sintetizza 103 record per categorizzare i metodi di ricostruzione di immagini radiologiche 3D basati sull'IA in quattro famiglie di rappresentazione — griglie discrete, espansioni di basi esplicite, primitive esplicite e rappresentazioni neurali implicite — valutando al contempo i rispettivi punti di forza, i limiti, le risorse disponibili e le sfide cliniche critiche.

Yuezhe Yang, Lei Bi, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Yige Peng, Zhe Jin, Xingbo Dong, Jinman Kim2026-07-06
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SWCB-YOLO: Toward Robust and Real-Time Wind Turbine Blade Defect Detection in Unstructured Natural Environments

Il documento propone SWCB-YOLO, un rilevatore leggero e in tempo reale per i difetti delle pale delle turbine eoliche che integra una perdita Curvature-Aware Shape IoU, un modulo Asymmetric Strip Swin-TransformerV2 e un meccanismo di attenzione Frequency-Spatial Dual-Domain per ottenere un rilevamento robusto in ambienti non strutturati con un mAP@50 dell'89,0% su un dataset sul campo, operando a 35 FPS su hardware edge.

Bingyu Cao, Peng Zhou, Mingqi Kan, Wei Chen, Yingchao Wang2026-07-06
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Safe Deployment of a Generative AI Assistant for Traditional-Medicine Education: Defense-in-Depth Architecture, Domain-Calibrated Safety Evaluation, and a Proposed Minimum Safety Stack

Questo articolo presenta TLAS-YHCT, un assistente di intelligenza artificiale generativa per l'educazione alla medicina tradizionale che raggiunge il 100% di sicurezza contro attacchi specifici del dominio attraverso un'architettura di difesa in profondità, dimostrando che standard di sicurezza clinicamente calibrati e uno stack di sicurezza minimo che combina RAG, prompting standardizzato e verifica tramite LLM-as-judge sono essenziali per un dispiegamento sicuro nell'educazione clinica.

Ta Bich Hong, Tran Tan Linh, Le Hoang Oanh, Nghiem Thi Thuy Giang, Tran Tang, Le Thi Thuy Tien, Thi Ngoc Anh Bui2026-07-06
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Optimization method for area controller scheduling integrating efficiency, fatigue, and fairness

Questo articolo propone un metodo di ottimizzazione collaborativa basato sull'algoritmo multi-obiettivo del predatore marino (MOMPA) e sulla programmazione vincolata per generare turni per controllori di traffico aereo di area che bilancino efficacemente l'efficienza operativa, il rischio di affaticamento e l'equità dei tempi di lavoro, dimostrando prestazioni superiori e fattibilità ingegneristica attraverso la validazione con dati reali.

Tiantian Niu, Haoran Gao, Zhengyi Hu, Cong Qian, Xin He, Xiaobo Zhu2026-07-06
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Obstacle-Avoidance Path Planning for a Basket-Carrying Robotic Arm Based on an Improved APF-RRT Algorithm

Questo articolo propone un algoritmo APF-RRT migliorato che integra guadagni repulsivi con decadimento secondo legge di potenza, un meccanismo di fuga a tre livelli e strategie adattive per migliorare significativamente l'efficienza della pianificazione del percorso, la fluidità e l'evitamento degli ostacoli per bracci robotici che trasportano cesti in complessi ambienti agricoli.

Shilei Lyu, Shengjun Shi, Guoning Zhang, Junxing He, Leyuan Chen, Xiongzhe Han, Peng Gao2026-07-06
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When Explanations Mislead: A Systematic Audit of Saliency Map Localization Failures in Chest X-Ray AI Despite Correct Predictions

Questo articolo dimostra sistematicamente che, nell'IA per la radiografia del torace, le previsioni corrette sono frequentemente accompagnate da spiegazioni delle mappe di salienza imprecise, rivelando un critico disaccoppiamento tra l'accuratezza della previsione e la fedeltità della localizzazione che rende necessari obbligatoriamente dei livelli di soglia di validazione prima dell'impiego clinico.

Siddhardha Nanda2026-07-06