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A Temporal Deep Feature Transfer Hybrid of LSTM and Gradient Boosting Machine for Multi Granularity Smart Grid Electricity Demand Forecasting

Questo articolo propone TDF-LSTGBM, una nuova architettura ibrida a due stadi che estrae le caratteristiche temporali dallo strato penultimo di una LSTM impilata e le combina con attributi del consumatore e temporali per un Gradient Boosting Machine, ottenendo un'accuratezza significativamente superiore nella previsione della domanda elettrica della rete intelligente a multi-granularità attraverso cinque categorie di consumatori rispetto ai modelli tradizionali LSTM e ARIMA.

SambasivaRao Naraboina2026-07-07

💻 computer science

GraphGarment: Data-efficient Learning of Garment Dynamics from Minimal Real-world Data

GraphGarment è un framework sim-to-real efficiente dal punto di vista dei dati che combina una rete neurale a grafo addestrata in simulazione con un correttore residuo leggero per prevedere accuratamente la dinamica dei capi d'abbigliamento da una quantità minima di dati reali, consentendo un appendimento robotico dei capi robusto.

Wei Chen, Xiaoshuai Chen, Dongmyoung Lee, Kelin Li, Rui Zong, Petar Kormushev2026-07-07

💻 computer science

An Explainable Deep Learning Framework for Integrated Steel Microstructure Classification and Surface Defect Analysis

Questo studio presenta un framework di deep learning unificato ed esplicabile che integra la classificazione della microstruttura basata su ResNet50 e il rilevamento dei difetti superficiali basato su YOLOv8 con la stima della severità basata su regole per consentire un controllo qualità robusto, interpretabile e automatizzato per la produzione dell'acciaio.

Adisa Rasak, Samuel Ifada2026-07-07

💻 computer science

Pattern-Guided Thermal Buckling and Shrinkage Simulation for Yarn-Level Woven Cloth

Questo articolo propone un metodo di simulazione a livello di filato che sfrutta i motivi di tessitura per calcolare la diffusione del calore direzionale e i gradienti di contrazione, generando così accuratamente complessi comportamenti di instabilità termica, torsione e rugosità non uniforme nei tessuti che i modelli tradizionali a livello superficiale non riescono a catturare.

Jong-Hyun Kim2026-07-07

💻 computer science

Algorithmic Penalty for Non-Native Voices: A Three-Arm Diagnostic Accuracy Audit of Five Commercial AI Text Detectors Against Pre-LLM Scientific Literature — Protocol for the AUDIT-AI Study

Lo studio AUDIT-AI è un audit di accuratezza diagnostica pre-registrato a tre bracci, progettato per quantificare se i detector di testo IA commerciali classificano sistematicamente la letteratura scientifica a lungo termine proveniente da istituzioni di lingua inglese non nativa come generata da IA rispetto a opere scritte da madrelingua e riscritture IA verificate.

Adnan Agha, Eram Anwar2026-07-07

💻 computer science

Memory Mechanisms in Multivariate Time Series: A Survey of Architectures, Retrieval, and Evolution

Questa survey formalizza i meccanismi di memoria nella previsione di serie temporali multivariate come interazioni tra stati trattenuti, funzioni di accesso e funzioni di aggiornamento, organizzando la letteratura recente nelle categorie di architettura, recupero ed evoluzione per identificare le sfide aperte e proporre una tabella di marcia per la progettazione di sistemi di previsione verificabili e adattivi.

Sibo Qi, Peng Chen, Wuman Luo2026-07-07

💻 computer science

Research on intelligent compression and quality enhancement of surveillance videos based on lightweight algorithms

Questo articolo propone un nuovo modello Transformer convoluzionale leggero che utilizza la distillazione della conoscenza gerarchica progressiva multi-insegnante e la compressione direzionale per ottenere una compressione efficace dei video di sorveglianza e un miglioramento della qualità, mantenendo al contempo un'elevata accuratezza e un basso consumo di memoria.

Junjie Zha, Aiguo Teng, Xinwen Shan, Jiaxin Lu, Jiajia Zhu, Zihan Liu2026-07-07

💻 computer science

PV-YOLO: Collaborative Lightweight Improved YOLOv8 for Micro-Defect Detection of Photovoltaic Cells in UAV Edge Inspection

Questo articolo presenta PV-YOLO, un miglioramento leggero e collaborativo di YOLOv8n caratterizzato da quattro moduli personalizzati che aumentano significativamente l'accuratezza e il richiamo della rilevazione di micro-difetti nelle celle fotovoltaiche riducendo al contempo l'overhead computazionale, consentendo l'ispezione in tempo reale all'edge a 140 FPS su UAV.

Yufen Liu, Zhixiong Guo, Yutong Chen2026-07-07

💻 computer science

A Machine-Checked Cost Analysis of the BMSSP Recurrence in Isabelle/HOL With a Non-Vacuous Size-Parametric Runtime Witness

Questo articolo presenta la prima formalizzazione verificata da macchina in Isabelle/HOL della ricorrenza BMSSP alla base dell'algoritmo SSSP deterministico $O(m \log^{2/3} n)$ del 2025, fornendo una prova non vacua e parametrica rispetto alla dimensione del tempo di esecuzione $O(|V| \cdot (\ln |V|)^{2/3})$ su una famiglia di grafi illimitata senza fare affidamento su assiomi o assunzioni non provate.

Arthur Ramos, David Hulak, Ruy de Queiroz2026-07-07

💻 computer science

Character Classification in Industrial Environments with Restricted Alphabets: A Comparative Evaluation of Deep Learning Architectures

Questo studio dimostra che EfficientNet-B0 supera altre architetture di deep learning, inclusi i Vision Transformer, nella classificazione di caratteri industriali con alfabeti ristretti e dati scarsi, evidenziando il continuo vantaggio dei bias induttivi convoluzionali in tali ambienti vincolati.

Christian Lazo, Mirko Gueregat, Israel Díaz2026-07-07

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