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💻 computer science

Cross-Layer Early Detection of SDN-IOT Attacks: Fusing Controller Telemetry With Data-Plane Flow Statistics

Questo articolo propone un modello di fusione tardiva a due rami che integra la telemetria del controller ONOS con le statistiche dei flussi del piano dati utilizzando il benchmark ASEADOS-SDN-IoT, raggiungendo un'elevata accuratezza di rilevamento e riducendo significativamente il numero di pacchetti necessari per l'identificazione precoce degli attacchi rispetto ai baseline basati esclusivamente sul piano dati.

Andrew Oppong-Asante, Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah2026-06-30
💻 computer science

AI-Enabled Public Health Agent for SupportingFrontline Healthcare Workers in Primary CareSettings: Design, Evaluation, and Decision Support

Questo studio presenta e valuta un Agente di Sanità Pubblica leggero, basato sulla Generazione Aumentata dalla Recupero (RAG), che migliora con successo il recupero delle informazioni, il supporto decisionale e l'efficienza operativa per gli operatori sanitari in prima linea negli ambienti di assistenza primaria, mantenendo al contempo un carico computazionale minimo, sebbene la sua efficacia clinica richieda ulteriori validazioni nel mondo reale.

Sayed Mohammed Zeeshan2026-06-30
💻 computer science

A parameter-efficient deep ensemble for automated flow cytometry-based diagnosis

Il documento introduce CytoDNNEnsemble, un modello di ensemble profondo a efficienza di parametri che sfrutta prospettive globali e locali complementari per automatizzare l'analisi della citometria a flusso ad alta dimensionalità, raggiungendo un'accuratezza e una robustezza superiori rispetto ai metodi allo stato dell'arte riducendo al contempo la dipendenza dall'intervento dell'esperto nella fase di gating.

Tomasz Gniazdowski, Urszula Markowska-Kaczmar2026-06-30
💻 computer science

Multi-Orientation Hybrid Convolutional Feature Learning for Touch-Less Face-Based Biometric Recognition

Questo studio propone una rete neurale convoluzionale ibrida sensibile all'orientamento che integra filtri di bordo e di texture artigianali con caratteristiche di deep learning per migliorare la robustezza del riconoscimento facciale touch-less contro le variazioni di posa, illuminazione e occlusione, ottenendo punteggi F1 migliorati su tre dataset benchmark.

sulochana sonkamble, Balwant sonkamble2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

How LLMs Audit Each Other: Five Mechanisms of Auditor Bias in Cross-Model Peer Review Under Identity Disclosure and Cross-Lingual Conditions

Questo articolo indaga come la rivelazione dell'identità e i disallineamenti cross-lingua introducano cinque distinti meccanismi di bias nella revisione tra pari LLM-to-LLM, dimostrando attraverso esperimenti multi-modello che i punteggi auto-riportati sono indicatori inaffidabili della stabilità dell'auditor e necessitano di un'analisi qualitativa indipendente del testo giustificativo.

Evans F. Tovar O.2026-06-30
💻 computer science

Algorithmic Groupthink: Causal Analysis and Mitigation of Semantic Convergence in Multi-agent LLM Systems

Questo articolo identifica e quantifica l' "Algorithmic Groupthink", un fenomeno in cui i sistemi multi-agente basati su LLM perdono diversità semantica quando condividono il lavoro intermedio, e dimostra che questo problema di inferenza può essere efficacemente mitigato attraverso specifiche istruzioni a livello di prompt senza compromettere la qualità dell'output.

Hideki Muto, Tetsuro Ogi, Takahiro Yakoh2026-06-30
💻 computer science

Cognitive Supply Chain Twins in Geopolitical Turbulence: A Multi-Agent Reinforcement Learning Architecture for Autonomous Resilience in Emerging Economies

Questo articolo propone un'architettura di Cognitive Supply Chain Twin che integra i Digital Twin con il Multi-Agent Reinforcement Learning per migliorare autonomamente la resilienza della catena di approvvigionamento contro le interruzioni geopolitiche nelle economie emergenti, dimostrando attraverso simulazioni che questo approccio supera significativamente i metodi tradizionali nel mantenere la continuità operativa, ridurre i tempi di recupero e abbassare i costi nel contesto specifico del Perù.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

Questo articolo propone QBK-ProtoNet, un framework di deepfake detection interpretabile che sfrutta prototipi di covarianza bio-cinematica calibrati sulla qualità per identificare in modo robusto video manipolati in condizioni degradate e domini non visti, misurando le incongruenze fisiologiche e temporali rispetto a prove apprese di autenticità e manipolazione.

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 computer science

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Questo articolo introduce EVE, un'unità neurale distributiva che tratta gli stati nascosti come latenti variazionali locali, e dimostra attraverso un protocollo di congelamento della distribuzione a posteriori che una lettura branch-medoid non oracle può decodificare efficacemente questo stato latente per migliorare l'accuratezza e la copertura della previsione multimodale senza riaddestramento.

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 computer science

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

Questo studio propone un modello ibrido Random Forest–ANN addestrato su 450 progetti edilizi peruviani che raggiunge una precisione del 91,20% nella valutazione dinamica dei costi, riducendo significativamente gli errori di previsione e il bias geografico, offrendo al contempo una via percorribile per l'integrazione nei quadri di gestione delle infrastrutture pubbliche del Perù.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30