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Process Element Annotation for MitigatingProcess Semantic Collapse: A Constraint-AwareDecomposition–Recomposition Approach

Questo articolo introduce il metodo di annotazione degli elementi di processo tramite decomposizione e ricomposizione consapevole dei vincoli (DR-PEA) per mitigare il collasso semantico dei processi nei grandi modelli linguistici, trasformando il testo di processo non strutturato in dati strutturati standardizzati attraverso una pipeline a tre stadi di decomposizione semantica, ricomposizione del processo e mappatura dei vincoli, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai baseline esistenti.

Zhihao Guo, Pan Pan, Wei Li, Faxu Guo, Jian Wang, Jianhua Zhang, Guomin Zhou2026-07-03
💻 computer science

Towards Trustworthy Breast Cancer Diagnosis: A Comparative Explainability Stability Study of DenseNet121 and Vision Transformers

Questo studio confronta l'accuratezza della classificazione e la stabilità della spiegabilità di modelli DenseNet121 e Vision Transformer su immagini istopatologiche mammarie, rivelando un compromesso critico in cui DenseNet121 raggiunge un'accuratezza e spiegazioni localizzate superiori, mentre il Vision Transformer dimostra una maggiore robustezza delle spiegazioni sotto perturbazioni dell'input.

Harsh Verma, Harish Kumar Shakya2026-07-03
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A Three-Phase Deep Learning Framework for Mine Reclamation: LSTM Prediction and DRL Control with Synthetic Data Validation Against African Soil Profiles

Questo studio presenta un framework di deep learning in tre fasi che combina la previsione del pH basata su LSTM con il controllo tramite Deep Reinforcement Learning, validato rispetto a profili di suolo africani utilizzando dati sintetici, per fornire una soluzione scalabile e trasferibile per l'ottimizzazione del recupero minerario nelle regioni dell'Africa subsahariana caratterizzate da scarsità di dati.

Daniel Agyekum Amakye2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

A Deep Set-Based Aggregation Approach for Repeated Measurements: Insights from Variable-Length Wearable Device-Measured Physical Activity Data

Questo studio dimostra che l'aggregazione basata su Deep Set che sfrutta l'auto-attenzione supera i metodi tradizionali nella modellazione di dati di attività fisica da dispositivi indossabili ad alta frequenza e a lunghezza variabile, suggerendo al contempo che strategie di aggregazione più semplici rimangono sufficienti per misurazioni più stabili e a bassa frequenza.

Jaeyoung Park, Suyeon Kang, Ramakanth Yakkanti, Ausberto Velasquez Garcia2026-07-03
💻 computer science

Closed-Loop Fairness and Privacy Optimization for Federated Text Classification under Non-IID Data

Questo articolo propone FedMOJO, un framework collaborativo a ciclo chiuso che integra l'apprendimento di rappresentazioni a basso rango, la privacy differenziale e l'ottimizzazione tra equità e privacy per bilanciare efficacemente utilità, equità di gruppo e preservazione della privacy nella classificazione di testi federata sotto dati non-IID.

Lihong Guo, Mingkai Dai, Luogang Zhang, Chao Ma2026-07-02
💻 computer science

Node-Level Fault Monitoring in WSN using Deep Neural Networks with Real-Time Graph Mapping and Performance Analysis

Questo articolo propone un framework di deep learning che utilizza modelli CNN, RNN e LSTM per rilevare guasti a livello di nodo nelle reti di sensori wireless basandosi su caratteristiche temporali, validato attraverso metriche di prestazione e visualizzato tramite un'interfaccia di mappatura grafica in tempo reale.

Manjunatha A S, Venkatramana Bhat P, Ramakrishna M2026-07-02
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A transferable explainable and uncertainty-aware machine learning framework for water quality classification in data-scarce regions

Questo studio propone un framework di apprendimento automatico trasferibile, spiegabile e consapevole dell'incertezza per la classificazione della qualità dell'acqua in regioni con scarsità di dati, che combina famiglie di compiti distinti e una modellazione robusta per fornire uno strumento di supporto decisionale cauto e riproducibile piuttosto che un classificatore automatico cieco.

Mahoudo Fidèle ASSOGBA, Papin Sourou MONTCHO, Alhassane Diami DIALLO, Kossoko Babatoundé Audace DIDAVI, Adama Moussa SAK (…)2026-07-02
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A Hybrid Metaheuristic for the Family Capacitated Vehicle Routing Problem

Questo articolo introduce ILS+SP, una metaeuristiche ibrida che combina l'Iterated Local Search con la post-ottimizzazione tramite Set Partitioning, la quale supera significativamente i metodi allo stato dell'arte esistenti nel risolvere il Family Capacitated Vehicle Routing Problem, ottenendo soluzioni quasi ottimali su istanze benchmark su larga scala.

Bruno Oliveira, Diogo Lima, Marcos Roboredo2026-07-02
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When Pooling Fails: An Information-Theoretic Ceiling on Object Grounding in Aggregated Planning Agents

Questo articolo dimostra che gli agenti di pianificazione basati sul pooling affrontano un limite computabile e irriducibile nel grounding degli oggetti determinato esclusivamente dalla dimensione dell'embedding e dal numero di oggetti, un limite strutturale che causa la perdita di identità indipendentemente dalla capacità del modello o dall'addestramento.

Shoryavardhaan Gupta2026-07-02✓ Author reviewed ⓘ