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Digital Twin Model Orientation and Cognitive Profiles for Adaptive Inference in Dynamic ARC Environments for Integrating KPI-Based Strategic Governance with Adaptive Experience Search in ARC-AGI Solver Sets

Questo articolo propone un framework che integra architetture di Digital Twin, profilazione cognitiva e governance strategica guidata dai KPI per abilitare l'inferenza adattiva e l'acquisizione rapida di task per la risoluzione di sfide dinamiche ARC-AGI sotto rigorosi vincoli offline.

Minh Trinh Quang2026-10-23
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Adaptive Gated Mixtures of Experts for Kähler Potential Approximation: Metric Fidelity and Out-of-Distribution Evaluation

Questo studio dimostra che un'architettura gated mixture-of-experts supera significativamente i baselines neurali convenzionali e non gated nell'approssimare sia i potenziali di Kähler che le loro metriche indotte, raggiungendo errori quadratici medi inferiori e una migliore positività della metrica sia sui dati in-distribuzione che su quelli out-of-distribution, sebbene non garantisca la positività globale della metrica o la generalizzazione ad altre geometrie.

Som Subhro Nath2026-10-23
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Trustworthy Swarm Intelligence for Green IoT: Communication-Efficient and Safe Multi-Agent Synchronization across the Cloud-Edge Continuum

Questo articolo introduce ET-S3, un nuovo framework basato su eventi per il Green IoT che adatta dinamicamente le soglie di trasmissione in base ai livelli di batteria e integra le Funzioni di Barriera di Controllo per ottenere una sincronizzazione sicura e comunicazione-efficiente di sciami multi-agente attraverso il continuum Cloud-Edge, riducendo significativamente il consumo energetico e l'overhead di comunicazione pur mantenendo una bassa latenza e zero violazioni della sicurezza.

Bindiya Jain, Ravikant Gupta, Hemant K Upadhyay2026-10-23
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Fréchet inception distance under finite sampling between real image sets

Questo articolo dimostra che la Fréchet Inception Distance (FID) esibisce una dipendenza sistematica dalla dimensione del campione e produce valori non nulli anche tra sottoinsiemi di immagini reali appartenenti alla stessa distribuzione, mettendo così in discussione la sua affidabilità per la valutazione di modelli generativi in scenari pratici a campioni finiti.

Jessica E. Goldring, Elizabeth A. Cooke, Carlijn Roozemond, Ruben van Engen, Spencer A. Thomas2026-10-23
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Train–Test Leakage in Pothole Detection Benchmarks: Evidence from a Video-Disjoint Re-Split of BharatPotHole

Questo studio rivela che il dataset BharatPotHole, ampiamente utilizzato, soffre di una grave fuga tra addestramento e test dovuta a fotogrammi duplicati e sovrapposizione di video, il che gonfia artificialmente le metriche delle prestazioni di rilevamento fino al 15,2% e dimostra che una suddivisione corretta e disgiunta per video è essenziale per ottenere stime realistiche delle capacità di rilevamento delle buche su nuove strade.

Pathmanaban Pugazhendi2026-10-23
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PIX2DB: Reconstructing Executable Relational Databases from Document Images with a 2B Vision-Language Model

Il documento introduce PIX2DB, un modello vision-language da 2B combinato con uno strato di riparazione deterministico che ricostruisce database SQLite interrogabili direttamente da immagini di documenti, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte su benchmark sintetici e risultati solidi su ricevute e tabelle del mondo reale sfruttando un dataset di addestramento ibrido di fonti renderizzate e annotate.

Musa Peker2026-10-23
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Rust Vulnerability Classification with WL-EnhancedLLVM-IR-Derived Code Property Graphs

Questo articolo dimostra che le vulnerabilità di Rust possono essere classificate efficacemente utilizzando i Code Property Graphs derivati da LLVM IR, raggiungendo un'accuratezza bilanciata del 78,81% con un modello XGBoost potenziato dalle caratteristiche di Weisfeiler–Lehman, sebbene l'approccio mostri attualmente sensibilità alle variazioni della dimensione del grafo e richieda ulteriori valutazioni per la generalizzazione su basi di codice inedite.

Syeda Jannatul Boshra, Young Lee2026-10-23
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Unsupervised multimodal brain MRI registration with complementary learned and structural descriptors.

Questo articolo propone un metodo di registrazione di risonanze magnetiche cerebrali multimodali non supervisionato che combina una rete di apprendimento contrastivo auto-supervisionato con il descrittore strutturale MIND-SSC per raggiungere un'accuratezza e un'efficienza allo stato dell'arte nell'allineamento di immagini pesate T1 e T2 senza etichette anatomiche.

DM BAPPY, Hyeongboo Baek2026-10-23
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Mapping The Use of Generative Artificial Intelligence in Group Creative Processes: A Scoping Review

Questa revisione sistematica di 38 studi empirici mappa l'integrazione dell'IA generativa nei processi creativi collaborativi, rivelando che, sebbene l'IA agisca come un partner co-creativo per potenziare l'ideazione e l'efficienza, realizzare il suo pieno potenziale richiede flussi di lavoro accuratamente progettati che mitigano rischi quali l'eccessiva dipendenza e l'omologazione per preservare l'agency umana e la diversità delle prospettive.

Katusha Gerardini, Eleonora Diletta Sarcinella, Ilaria Vergine, Andrea Gaggioli, Alice Chirico2026-10-23
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RadarSEDiff-T: Radar Structured-Encoding Diffusion with Transformer Guidance for Radar Sensing Enhancement

Questo articolo propone RadarSEDiff-T, un modello di diffusione latente guidato da Transformer con un meccanismo di coerenza che ricostruisce nuvole di punti dense, di qualità LiDAR, da dati radar a onde millimetriche per consentire una navigazione autonoma ad alta precisione per UAV con risorse limitate.

Zijie Dai, Mingzhu Shi, Xiaoxian Zhao, Meng Zhang, Jingcheng Li, Ziheng He, Shengquan Yin, Junteng Wang2026-10-22