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💻 computer science

Aye-Aye Optimizer (AAO): A Bio-Inspired Metaheuristic Algorithm Based on the Percussive Foraging Strategy

Questo articolo introduce l'Aye-Aye Optimizer (AAO), un nuovo algoritmo metaeuristico bio-ispirato che imita la strategia di foraggiamento percussivo del lemure Aye-Aye attraverso tre fasi adattive per ottenere un equilibrio superiore tra esplorazione e sfruttamento, una convergenza più rapida e prestazioni robuste su problemi di ottimizzazione benchmark e del mondo reale.

Sobhan Hajmohammadiᵃ, Mohammad Javad Mahmoodabadiᵃ, Shahrzad Saremiᵇ, Rania Shiblᶜ, Mingzhong Wangᵇ, Mansooreh Mirzaeiᵇ2026-06-29
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Structured Extraction and Standardized Reconstruction of Machining Process Documents Based on Vision Language Model under Low Resource Constraints

Questo articolo propone un framework basato su un modello vision-language con feedback di verifica di esempi vincolati e valutazione della confidenza per ottenere un'estrazione strutturata ad alta accuratezza e una ricostruzione standardizzata di documenti eterogenei dei processi di lavorazione sotto vincoli di scarse risorse, riducendo efficacemente le allucinazioni e consentendo la digitalizzazione della conoscenza nella produzione intelligente.

Li-Xu Mou, Liang Guo, Zhen Yuan, Yi-Qin Xiong2026-06-29
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Cybersecurity Risk Assessment of Smart Home IoT Ecosystems in the MENA Region

Questo studio valuta i rischi di cybersicurezza negli ecosistemi IoT delle smart home nella regione MENA attraverso un sondaggio condotto su 164 utenti di lingua araba, rivelando elevate preoccupazioni per la privacy e pratiche di protezione incoerenti, proponendo al contempo raccomandazioni di sicurezza multilivello che spaziano dalla consapevolezza dell'utente fino a soluzioni basate sulla blockchain.

Hameed Almubark, Hamed Al-Raweshidy, Jenan Moosa Hasan, Ahmed Jedidi2026-06-29
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An Intelligent Symptom Based Disease Prediction and Preventive Healthcare Framework Using Hyper Parameterized Machine Learning Technique

Questo articolo propone HyperTuneMed, un framework intelligente che utilizza un algoritmo di regressione logistica iper-parametrizzato per prevedere le malattie basandosi sui sintomi dell'utente con un'accuratezza superiore (fino al 98,983%) e fornire raccomandazioni di assistenza sanitaria preventiva personalizzate.

Surendra Kumar Surendra, Atul Lal Shrivastave Atul, Gaurav Kumar Gaurav, Sambit Satpathy Sambit, Dhirendra Kumar Shukla (…)2026-06-29
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Formal Verification of Smart Contracts for EEG Data Governance: A Case Study with Slither and Formal Specification

Questo articolo dimostra che, sebbene strumenti automatizzati come Slither e Mythril rilevino efficacemente pattern di vulnerabilità noti, la specifica formale è essenziale per verificare la correttezza logica e garantire la sicurezza nella governance dei dati EEG basata su blockchain, poiché ha identificato unicamente una vulnerabilità di array out-of-bounds seminata che gli strumenti automatizzati hanno mancato.

Jonathas Tavares Neves, Moisés Pereira Bastos, Lucas Carvalho Cordeiro, Carlos Augusto de Moraes Cruz2026-06-29
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Innovative Strategies for Efficient Traffic Sign Prediction using Dense-CN Net Classification

Questo articolo propone un innovativo framework di predizione dei segnali stradali che integra il pre-processing Non-local Means, un'architettura U-Net modificata, la classificazione Dense CNN e la Rock Hyrax Swarm Optimization per l'ottimizzazione degli iperparametri, raggiungendo un'accuratezza allo stato dell'arte del 99,64% sul dataset TT100K e del 99,6% sul dataset GTSDB.

Naveen N, Senthil Mahesh P C, Kumari P, Praveenkumar G D2026-06-29
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EDNet-20: Enhancing Multi-Label Ocular Disease Detection through Deep Learning Optimization

Questo articolo presenta EDNet-20, un nuovo framework di deep learning ottimizzato con l'aumento dei dati fotometrici e tecniche di intelligenza artificiale spiegabile che raggiunge un'accuratezza superiore nella rilevazione multi-label delle malattie oculari rispetto ai modelli allo stato dell'arte, offrendo uno strumento promettente per la diagnosi clinica precoce.

Shahed Hossain, Munjir Mahmud Sayeb, Tahmeed Ali Patwary, Mohsina Mehenaj, Anika Tasnim Ritu, Md Mizanur Rahman, Md. Zah (…)2026-06-29
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Affect-Aware Human-Agent Conversations: Towards Empathic LLM Interaction

Questo articolo introduce l'Empathic Extended Prompting, un framework in tempo reale che integra descrittori affettivi facciali nelle interazioni con i Large Language Model per migliorare la percezione dell'intelligenza emotiva e la reattività all'umore senza compromettere l'usabilità o scatenare percezioni di "uncanny valley".

Lorenzo Stacchio, Andrea Ubaldi, Alessandro Galdelli, Maurizio Mauri, Emanuele Frontoni, Andrea Gaggioli2026-06-29
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Evaluating the Use of LLM-based Multi-Agent Systems for Internal Information Sharing and Access Within Manufacturing

Questo articolo valuta un sistema multi-agente modulare basato su LLM per l'accesso alle informazioni manifatturiere, riscontrando che, sebbene i modelli di alto livello superino gli utenti umani medi in termini di accuratezza e velocità nei compiti di tracciabilità sotto specifiche condizioni di dati, l'efficacia del sistema rimane condizionata dalla selezione del modello, dalla qualità dei dati e dalla progettazione dei prompt, rendendo necessaria una continua supervisione umana.

Ngoc Bach Nguyen, Sam Brooks, Zhengyang Ling2026-06-29
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Design of a Real-Time Hand Gesture Control System for Unmanned Aerial Vehicles Using a Lightweight Multi-Scale Feature Extraction Network

Questo articolo presenta una rete di estrazione delle caratteristiche multi-scala e leggera che consente il controllo dei gesti della mano in tempo reale e con alta precisione per UAV con risorse limitate, impiegando un'architettura di downsampling a tre stadi e un modulo ibrido che combina convoluzioni dilatate parallele con un modello a spazio di stato selettivo.

Jiang Zi, Chengjun Xu2026-06-29