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💻 computer science

From Classroom to Cubicle: Academic Origins, Institutional Trajectories, and Research Impact of AI Scientists at MAANG Companies

Questo articolo introduce il dataset MAANG-AI-450 per analizzare i percorsi formativi e l'impatto delle citazioni dei ricercatori di IA presso le principali aziende tecnologiche, rivelando che, sebbene la formazione dottorale sia concentrata presso istituzioni d'élite, il successo nelle citazioni è fortemente sbilanciato e spesso guidato dagli attuali ambienti di lavoro piuttosto che dal solo pedigree del dottorato.

Kunal Dhanda2026-06-29
💻 computer science

Geometry-First Visual Intelligence: Deep Geometric Networks and Quantum Geometric Networks for Gesture Recognition

Questo articolo introduce le Deep Geometric and Quantum Geometric Networks (DGN/QGN), un'architettura neuro-simbolica che ottiene un riconoscimento dei gesti competitivo estraendo caratteristiche differenziale-geometriche esplicite e interpretabili dal movimento e mappandole direttamente sui parametri di circuiti quantistici, dimostrando che gli attuali limiti di prestazione derivano da vincoli hardware piuttosto che da difetti algoritmici.

Amit Rana2026-06-29
💻 computer science

Knowledge Evolution and AI Paradigm Shifts in Pedestrian Detection: A Bibliometric and Main Path Analysis

Questo studio integra l'analisi bibliometrica con una prospettiva di paradigma dell'IA per mappare l'evoluzione strutturale della ricerca sul rilevamento dei pedoni, rivelando che la transizione del campo dalle caratteristiche artigianali al deep learning e ai transformer avviene attraverso un'integrazione graduale della conoscenza piuttosto che attraverso cambiamenti bruschi, offrendo così un nuovo quadro teorico per comprendere lo sviluppo dell'IA.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Boris Pustejovsky, Jakub Stefansky, Ondrej Svoboda, Minh Ly Duc, Petr Bilik, Radek Martinek2026-06-29
💻 computer science

An ESCO-Based Skill-Gap Detection Framework for SMEs: A Design Science Prototype of an Intelligent Learning Management System

Questo studio presenta un prototipo di Design Science di un Sistema di Gestione dell'Apprendimento Intelligente che sfrutta l'ontologia ESCO e l'NLP per rilevare i gap di competenze della forza lavoro nelle PMI e generare raccomandazioni di riqualificazione mirate, affrontando così i vincoli di complementarità tra capitale umano e tecnologia critici per le transizioni verso l'Industria 4.0 e 5.0.

Angelo Leogrande, Mauro di Molfetta, Nicola Magaletti, Valeria Notarnicola, Maria Giovanna Trotta2026-06-29
💻 computer science

A Metaheuristic Solution for the Capacitated Vehicle Routing Problem: Empirical Evaluation of Flexible Capacity Constraints via Ant Colony Optimisation

Questo studio dimostra che un approccio di Ottimizzazione a Colonia di Formiche che incorpora vincoli di capacità flessibili supera significativamente un baseline di clustering geografico in una rete logistica in entrata reale colombiana, ottenendo riduzioni sostanziali della dimensione della flotta, della distanza percorsa e dei costi operativi, massimizzando al contempo l'utilizzo dei veicoli.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-06-29
💻 computer science

StainSolver: Accelerating Diffusion-Controlled Neural Style Transfer with DPM-Solver++ and Quality-Driven Stain Normalization

Questo articolo introduce StainSolver, un metodo che accelera il modello di diffusione StainFuser per la normalizzazione della colorazione istopatologica sostituendo il suo scheduler PNDM con l'efficiente DPM-Solver++ e valutandone le prestazioni con un nuovo Stain Normalization Quality Score (SNQS), ottenendo accelerazioni significative e una qualità migliorata senza necessità di riaddestramento.

Amir Mollazadeh, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-06-29
💻 computer science

FlashSpec: Adaptive Speculative Decoding with Online Bandit Draft Selection and Triton-Optimised Verification

FlashSpec è un motore di decoding speculativo adattivo e open-source che raggiunge la preservazione esatta della distribuzione del modello target attraverso un nuovo kernel GPU Triton con complessità O(1) rispetto alla dimensione del vocabolario per la verifica on-device e un meccanismo basato su bandit online per la selezione dinamica del modello draft, accelerando significativamente l'inferenza degli LLM ed eliminando i colli di bottiglia della CPU e la configurazione manuale.

Min Htet Myet2026-06-29
💻 computer science

Fake Review Detection on E-Commerce Platforms Using a Hybrid Anomaly Detection Approach: Combining Autoencoder and Isolation Forest

Questo articolo propone un framework ibrido di rilevamento delle anomalie non supervisionato che combina Autoencoder e Isolation Forest per identificare efficacemente le recensioni e-commerce false utilizzando caratteristiche TF-IDF e BERT, offrendo un'alternativa scalabile ed economica ai metodi supervisionati eliminando la necessità di dati di addestramento etichettati.

Steven Laychi, Samuel Paul Arthur Karuntu, Daniel Hamonangan Sihombing, Rhio Sutoyo, Gabriel Asael Tarigan2026-06-29
💻 computer science

Enhancing Long-term Dual-task-based Prediction of Future Cognitive Decline

Questo articolo propone un nuovo framework di deep learning che integra dati motori e cognitivi a lungo termine con campionamento a blocchi (block-wise resampling), aumento SMOTE e un modello Transformer per prevedere accuratamente il declino cognitivo a due anni con una precisione dell'80%, superando i metodi tradizionali basati su risonanza magnetica (MRI) e biomarcatori.

Zhewen Liu, Shuqiong Wu, Ákos Godó, Yasushi Yagi2026-06-29