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💻 computer science

Learning Human-Aligned Explanations: AMeta-Model Approach to Combining XAIMethods for Arabic Sentiment Analysis

Questo articolo propone un framework di meta-modello supervisionato dall'uomo che combina molteplici metodi XAI per generare spiegazioni più plausibili e allineate all'essere umano per l'analisi del sentiment in lingua araba, ottenendo un miglioramento significativo del punteggio F1 di 0,84 con CatBoost pur sacrificando parte della fedeltà rispetto ai precedenti approcci ensemble.

Youssef Chafiqui, Houda Anoun2026-07-07
💻 computer science

AM-RAF: An Agentic, Retrieval-Augmented, Uncertainty-Gated Framework for Trustworthy Clinical Decision Support in Resource-Constrained Health Systems 

Questo articolo propone AM-RAF, un'architettura concettuale a sei livelli che integra il ragionamento agentico, la generazione aumentata dalla ricerca e il differimento regolato dall'incertezza per creare un sistema di supporto alle decisioni cliniche affidabile e che preservi la privacy, progettato specificamente per le sfide di connettività ed equità dei sistemi sanitari con risorse limitate.

Md. Maruf Sharker Munna2026-07-07
💻 computer science

Three Axes of Quantum Risk: A Unified Observability Model for PQC, QKD, and Crypto-Agility

Questo articolo introduce un modello di osservabilità unificato su tre assi per il rischio quantistico che valuta gli asset in base alla resistenza algoritmica, alla protezione dei canali e alla crypto-agilità, supportato da un'implementazione open-source (Sezar) e dalla validazione empirica attraverso scenari TLS, QKD e di agilità per affrontare i limiti degli attuali strumenti di scoperta a singolo asse.

Aleaddin Ozer, Murat Aydos2026-07-07
💻 computer science

Dynamic Task Offloading in Vehicular Edge Networks: A Mobility-Driven A3C-Based Framework

Questo articolo propone un framework di offloading dei task guidato dalla mobilità per il Vehicular Edge Computing che utilizza l'algoritmo di deep reinforcement learning Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) per ottimizzare le decisioni di scheduling, minimizzando efficacemente la latenza e l'overhead energetico garantendo al contempo l'affidabilità in ambienti veicolari dinamici.

Manoj Kumar Somesula2026-07-07
💻 computer science

Selecting Performance-Representative Validation Sets for Developing Medical Image Segmentation Neural Networks

Questo articolo propone un nuovo metodo per selezionare un piccolo insieme di validazione rappresentativo delle prestazioni da dati di immagini mediche limitati per migliorare l'accuratezza dello sviluppo del modello, dimostrando attraverso compiti di segmentazione MRI del cancro alla prostata che questo approccio produce stime delle prestazioni significativamente più vicine ai risultati indipendenti reali rispetto al tradizionale partizionamento casuale.

Xiangcen Wu, Wen Yan, Weixi Yi, Ester Bonmati, Yipeng Hu2026-07-07
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Design of an Efficient Object Detection Algorithm for Traffic Accident Recognition

Questo articolo propone SDD-YOLO11n, un modello di rilevamento oggetti leggero per il riconoscimento di incidenti stradali che integra un backbone ShuffleNetV2, un modulo DW_ADown e un modulo DS_SENetV2 per ridurre significativamente la complessità computazionale migliorando al contempo l'accuratezza e le prestazioni in tempo reale rispetto all'originale YOLO11n e ad altri modelli mainstream.

Yongping Zheng, Dianzheng Xu, Feng Li, Bingqiang Huang, Haoyu Pei, Zhihua Huang, Xinjian Xiang2026-07-07
💻 computer science

Assigning and optimising airport ground-handling operations: an rVNS metaheuristic

Questo articolo presenta una meta-euristica di ricerca nel vicinato variabile ridotta (rVNS) cooperativa per ottimizzare il complesso problema del routing e della pianificazione dei veicoli con capacità, più viaggi, finestre temporali e pause pasti (MTCVRSPTW-MB) per le operazioni di catering aeroportuale, dimostrando la sua superiore efficienza e riduzione del chilometraggio rispetto ai metodi esatti su istanze reali presso l'aeroporto internazionale di San Francisco.

Alexandre Dupaquis, Ronan Guivarch, Sandrine Mouysset, Daniel Ruiz, Vincent Charvillat, Frédéric Bouilhaguet2026-07-07
💻 computer science

Autonomous Research Assistant: An AI-Powered System for Automated Paper Discovery, Summarization, Domain Classification, and Citation Generation

L'Autonomous Research Assistant è un'applicazione web AI full-stack che sfrutta l'API di Semantic Scholar, un classificatore Linear SVM perfezionato e Google Gemini 2.5 Flash per scoprire, classificare, riassumere e citare automaticamente articoli accademici, riducendo così del 70% i tempi di revisione manuale della letteratura.

Gnaneshwar Dontireddy, Yedukondalu Reddy, T. Narashimha Rao2026-07-07
💻 computer science

From Organizational Knowledge to AI Agent Memory: Empirical Validation of the SECI Model on the LongMemEval Benchmark

Questo articolo valida empiricamente l'applicazione del modello di creazione della conoscenza SECI alla memoria degli agenti IA dimostrando che la trasformazione della cronologia conversazionale in conoscenza strutturata supera significativamente l'archiviazione testuale letterale nei compiti di recupero a lungo termine, principalmente mitigando la troncatura della finestra di embedding che causa la perdita di circa il 90% del contenuto della sessione nell'archiviazione grezza.

Dmitrij Żatuchin2026-07-07
💻 computer science

Adaptive Mutation Driven Harris Hawk Optimization Algorithm in Hybrid Flow Workshop Scheduling with Robotic Arm

Il documento propone un algoritmo di Adaptive Mutation Driven Harris Hawk Optimization (AMDHHO) che integra il volo di Levy e strategie di mutazione dinamica per risolvere efficacemente problemi di scheduling di tipo hybrid flow shop con bracci robotici, dimostrando riduzioni significative del tempo massimo di completamento e del tempo medio di attesa rispetto agli algoritmi genetici e ai piani di pianificazione originali.

Bin Li2026-07-07