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💻 computer science

TopoLeaf: A Zero-Shot Visual Anomaly Detection Framework via Stable Feature Dimensionality and Local Persistent Homology for Self-Organizing Agricultural Cyber-Physical Systems

TopoLeaf è un framework di rilevamento delle anomalie visive training-free e zero-shot per i sistemi cyber-fisici agricoli che combina la distanza geometrica e l'omologia persistente locale sulle caratteristiche di un modello di fondazione per identificare in modo robusto nuove malattie delle piante e deviazioni strutturali attraverso diversi domini colturali senza richiedere dati annotati.

Shutong Hou2026-07-01
💻 computer science

Adversarial Intelligence: A Systematic Review of AI-Driven Cyber Threat Detection, Adaptive Malware Evasion, and Arms Race Dynamics in Zero Trust Security Environments

Questo articolo presenta una revisione sistematica di 80 studi (2010–2026) che analizza l'evoluzione della corsa agli armamenti tra il rilevamento delle minacce informatiche guidato dall'IA e le tecniche di evasione avversaria, offrendo una tassonomia unificata, un'analisi visiva dei trend e una valutazione critica delle sfide e delle direzioni future all'interno degli ambienti di sicurezza Zero Trust.

Dharma Patel2026-07-01
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Timesynth: A Temporal Fidelity Framework for Health Signal Digital Twins

Questo articolo introduce TimeSynth, un framework di benchmarking controllato che espone i limiti dei classici metriche puntuali nella valutazione dei digital twin di segnali sanitari, rivelando significativi errori di fase e di frequenza nei modelli principali, e raccomanda pertanto una selezione dei modelli guidata dall'architettura basata su diagnostiche di fedeltà temporale.

Warren Pettine, Md Rakibul Haque, Shireen Elhabian2026-07-01
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Era-Aware Language Modeling: Training a Decoder-Only Transformer on a Balanced Gutenberg Corpus

Questo articolo introduce GutenbergLM, un transformer decoder-only da 109,5 milioni di parametri addestrato da zero su un corpus di Project Gutenberg temporalmente bilanciato con token di condizionamento dell'epoca, dimostrando che la stratificazione temporale esplicita consente al modello di generare stili di scrittura distinti e appropriati al periodo attraverso le ere letterarie Antica, Media e Moderna.

V K R SUBHASH CH, PAVAN TEJ P G2026-07-01
💻 computer science

Internal Combustion Engine Optimization: An Improved Physics-Inspired Metaheuristic

Questo articolo introduce l'Internal Combustion Engine Optimization (ICEO), un nuovo algoritmo metaeuristico ispirato al ciclo del motore a quattro tempi e governato da una Centralina di Controllo Motore adattiva, che supera significativamente i metodi allo stato dell'arte nel risolvere problemi di ottimizzazione non lineari e ad alta dimensionalità bilanciando efficacemente esplorazione e sfruttamento per evitare la convergenza prematura.

Chabi A. R. Babatounde, Bastien Poggi, Evelyne Vittori, Thierry Antoine-Santoni, Antoine Aiello2026-07-01
💻 computer science

Transforming Industrial Supply Chains with AI and IoT in Industry 4.0: Productive and Sustainable Approaches

Questo articolo esamina il potenziale trasformativo e le sfide dell'IA e dell'IoT nelle catene di approvvigionamento dell'Industria 4.0 attraverso casi di studio globali e regionali, proponendo infine un quadro scalabile che integri progetti pilota con meccanismi di governance per raggiungere sia la produttività che la sostenibilità.

Nayid Triana Guzman, Diego Mauricio Carmona2026-07-01
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Containment over Detection: Cryptographic Boundary Enforcement for Prompt Injection Defense in Agentic LLM Systems

Questo articolo propone un'architettura di contenimento crittografico che protegge i sistemi di LLM agentici contro il prompt injection imponendo un confine sintattico ad alta entropia e autenticato tramite token tra istruzioni e dati, rendendo così i tentativi di iniezione strutturalmente inerti con tassi di fallimento trascurabili e un overhead di runtime minimo.

Saurabh Sharma2026-07-01
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Adaptive Weighting for Multi-view Classification Based on Ensemble Learning

Questo articolo propone AWMCEL, un nuovo framework d'insieme multi-vista che combina la regressione dei minimi quadrati discriminante con la ponderazione adattiva e la regolarizzazione della norma G1,2\mathbf{G}_{1,2} per assegnare automaticamente pesi ottimali ai classificatori in base alle loro prestazioni, sfruttando così efficacemente le informazioni complementari da diverse viste dei dati senza una complessa sintonizzazione dei parametri.

Mohamed AIT BLAL, Ali Yahyaouy, Rosanna Verde, My Abdelouahed Sabri, Jamal Riffi, Hamid Tairi2026-07-01
💻 computer science

Source-Aware Reasoning for Large Language Models via Data Producer Scope Extension

Questo articolo propone un framework di ragionamento consapevole della sorgente per i grandi modelli linguistici che estende l'ambito di inferenza per includere i produttori di dati e il loro contesto a monte, consentendo una discriminazione più accurata tra anomalie reali del sistema e artefatti dei dati, migliorando significativamente l'accuratezza del rilevamento e riducendo gli errori temporali.

Hong Su2026-07-01