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Driver Activity Detection and Classification Using Deep Learning- Based YOLO Models for Intelligent Transportation Systems

Questo studio propone un framework di deep learning che utilizza architetture YOLO per rilevare e classificare otto attività del conducente, dimostrando che il modello YOLOv8n raggiunge prestazioni in tempo reale superiori con un mAP del 96,3% su un dataset di 5.422 immagini, offrendo così una soluzione efficace per migliorare la sicurezza stradale nei sistemi di trasporto intelligenti.

Getaneh Awoke, Eshete Derb, Metages Molla, Baye Atnafu, Daneil Addis, Abebu Sintayehu2026-07-01✓ Author reviewed ⓘ
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Fourteen Topics Explored from Quality and Understandability Studies on Unified Modelling Language Notation

Questa revisione sistematica della letteratura di 136 articoli identifica 14 prospettive di ricerca chiave sulla qualità e la comprensibilità della notazione Unified Modeling Language (UML), rivela una tendenza crescente verso il testing e la valutazione, e propone direzioni di ricerca future che includono l'integrazione con le piattaforme low-code e una migliore valutazione automatizzata.

Sina Alizadeh Tabrizi, Damla Topalli, Nergiz Ercil Cagiltay2026-07-01
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Interpretable Edge Intelligence in 5G: Real-Time Root Cause Analysis of QoS Anomalies in Private Networks

Questo articolo presenta il framework Interpretable Edge Intelligence (IEI), che combina un LSTM-Autoencoder con un approccio K-Means-compressed KernelSHAP per ottenere un'analisi della causa radice causale e in tempo reale delle anomalie di QoS nelle reti private 5G, dimostrando un'elevata accuratezza e la necessità critica della calibrazione locale per prevenire fallimenti di implementazione.

Prajwal V, R Ashok Kumar2026-07-01
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Brain–Behavior Alignment and Cross-Modal Contrastive Learning for Multimodal Autism Spectrum Disorder Detection

Questo articolo propone la Brain–Behavior Alignment Network with Cross-Modal Contrastive Learning Transformer (BBAN-CMCLT), un nuovo modello di deep learning multimodale che integra dati fMRI, facciali, di eye-tracking e clinici per raggiungere una precisione allo stato dell'arte (98,97%) nel rilevamento del Disturbo dello Spettro Autistico allineando efficacemente i pattern cerebrali e comportamentali.

Deema Mohammed AlSekait, Mohammed Zakariah2026-06-30
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CPBS: A Collaborative Proxy Blind Signature Scheme with Threshold Authorization for Privacy-Preserving Medical IoT

Il documento propone CPBS, uno schema di firma cieca tramite proxy collaborativo che sfrutta un meccanismo a soglia (t,n) per distribuire la fiducia tra nodi peer decentralizzati per una raccolta dati sicura, preservante la privacy e verificabile in reti Medical IoT con risorse limitate, riducendo significativamente l'overhead computazionale e di comunicazione rispetto alle esistenti soluzioni centralizzate.

Jinnan Li, Qing Ye, Yi Yang, Qian Zhou, Zhimin Yuan, Shiwei Huo2026-06-30
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CASPA: Content-Aware Global Aggregation and Spatial prior Channel Attention for Thangka Image Super-Resolution

Questo articolo propone CASPA, una nuova rete di super-risoluzione che combina i moduli di Content-Aware Global Aggregation e Spatial Prior Channel Attention per superare i limiti dei mevcut Vision Transformer, ottenendo così una ricostruzione ad alta fedeltà delle immagini Thangka con un potenziamento della cattura semantica a lungo raggio e della preservazione dei dettagli geometrici fini.

Mengyuan Zhang, Nianyi Wang, Yutong Wang, Yakun Xin, Chenyi Xia, Yanwen Gao2026-06-30
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Difficulty-Aware Sample Allocation for Adaptive Data Augmentation in Semantic Segmentation

Questo articolo introduce il Difficulty-Aware Sample Allocation (DASA), un framework agnostico rispetto all'architettura che migliora le prestazioni della segmentazione semantica assegnando dinamicamente un'augmentation dei dati più forte ai campioni in base a un punteggio di difficoltà multifattoriale che combina l'ambiguità della predizione, la perdita di addestramento, la rarità della classe e la complessità del bordo.

Olasimbo Ayodeji Arigbabu, Abimbola Ismail Arigbabu2026-06-30
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Detecting Cross-Medium Stylistic Signals in Sketches and Paintings with Pretrained Visual Encoders

Questo studio dimostra che encoder visivi pre-addestrati come CLIP e SigLIP possono rilevare segnali stilistici persistenti tra schizzi e dipinti meglio dei descrittori artigianali, eppure la loro fragilità contro i negativi visivamente simili suggerisce che siano più preziosi come strumenti per analizzare la percezione dello stile artistico dell'IA che come meccanismi di autenticazione affidabili.

Hassan Ugail, Jan Ritch-Frel, Irina Matuzava, Christopher Brooke2026-06-30
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Hardware-Assisted Zero-Knowledge Authentication Scheme for Resource-Constrained IoT Terminals: USBKEY Implementation and Evaluation Based on GSVOLE-2DLC

Questo articolo propone e valuta uno schema di autenticazione zero-knowledge assistito da hardware utilizzando una USBKEY e il protocollo GSVOLE-2DLC per abilitare una verifica dell'identità sicura, che preservi la privacy e sia leggera per terminali IoT con risorse limitate.

Jianxin Wang, Zifan Xu, Runze Zhou, Chaoen Xiao, Lei Zhang2026-06-30
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CQ-Transformer: A Query Decomposition Framework with ALBERT-Based Semantic Matching for Complex Extractive Question Answering

Questo articolo introduce CQ-Transformer, un framework ibrido di estrazione per il question answering che combina la decomposizione della query con il filtraggio semantico basato su ALBERT e encoder RoBERTa/XLNet per superare significativamente i baseline esistenti nel gestire query complesse e multicategoria sul dataset SQuAD 2.0.

Hasnain abdullah, Abd Ur Rahman, Riaz Ahmed, Muhammad Awais, Ali Hamza2026-06-30