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Predicting Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses to Orthopaedic Patient Questions Using Computational Intelligence

Questo studio valuta la qualità clinica di quattro modelli linguistici di grandi dimensioni sulle domande dei pazienti ortopedici attraverso valutazioni di esperti, riscontrando una prestazione generalmente elevata senza differenze statisticamente significative tra i modelli, dimostrando al contempo che la combinazione di caratteristiche NLP e semantiche può predire debolmente l'accuratezza valutata dagli esperti nonostante le limitazioni nella predizione automatizzata della qualità.

Volkan Kızılkaya, Murat Aslanyürek, Canan Aslanyürek, Ali Levent, Mehmet Melih Asoğlu2026-10-22
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Quantifying the Directional Spatial Order of Hakka Architecture: A CNN–LSTM–Attention Framework for Heritage Floor-Plan Analysis in Gannan, China

Questo studio impiega un framework ibrido CNN–LSTM–Attention per convalidare quantitativamente l'incarnazione dei principi cosmologici tradizionali del Bagua nell'architettura Hakka di Gannan, rivelando un alto grado di ordine spaziale direzionale attraverso diversi tipi di edifici e identificando al contempo distinti modelli di densità tra le dimore murate e le strutture pubbliche.

Nannan Qu, Ang Li, Qingwen Su, Yinglong Rao, Kuangda Hu, Syarmila Hany binti Haron, Nan Ge2026-10-22
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Convergence of Differential Privacy and Shannon Entropy in Data Anonymization

Questa revisione sistematica della letteratura di 64 studi rivela che la Differential Privacy viene utilizzata sempre più per sottoporre a audit piuttosto che per sostituire i modelli di anonimizzazione sintattica, evidenziando l'Entropia di Shannon come un promettente ponte semantico per migliorare l'interpretabilità e la trasparenza dei framework di privacy ibridi.

Maria Virgínia Mendonça dos Santos2026-10-22
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Applying Artificial Intelligence and Big Data Analytics in Forecasting the Effectiveness of Managerial Strategic Decision Making

Questo studio progetta e implementa un sistema di agenti AI integrato con l'analisi dei Big Data per prevedere l'efficacia del processo decisionale strategico gestionale, elaborando documenti legali e simulando capacità cognitive per predire i risultati dei Key Performance Indicator (KPI) utilizzando un modello Random Forest Regressor.

Minh Trinh Quang2026-10-22
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FLCHUS-X: Cost-Aware Pruning for Mining Frequent Sequences with Low Average Cost and High Average Utility

Questo articolo introduce FLCHUS-X, un algoritmo di pruning consapevole dei costi per l'estrazione di sequenze frequenti con basso costo medio e alta utilità media, che migliora lo stato dell'arte FLCHUSPM stabilendo un limite inferiore monotono sul costo medio per consentire strategie di pruning più aggressive e sicure, risultando in tempi di esecuzione significativamente più rapidi.

Quan Van2026-10-22
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A Lightweight Convolutional Neural Network Framework for Automated Visual Classification of Maize Leaf Diseases

Questa ricerca presenta una valutazione comparativa di tre reti neurali convoluzionali leggere (MobileNetV2, MobileNetV3-Small ed EfficientNet-B0) per la classificazione automatizzata di quattro malattie delle foglie di mais, dimostrando che EfficientNet-B0 ha ottenuto le prestazioni più elevate con un'accuratezza del 96,96% e un ROC-AUC del 99,82%, bilanciando al contempo l'efficienza computazionale per un potenziale dispiegamento su dispositivi mobili.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-10-22
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Enterprise AI Readiness in Healthcare: Development and Preliminary Evaluation of a Five-Domain Survey Framework

Questo studio ha sviluppato e valutato preliminarmente un quadro di indagine a cinque domini per valutare la prontezza all'intelligenza artificiale aziendale nelle organizzazioni sanitarie, riscontrando che, sebbene la leadership e la governance siano relativamente forti, la forza lavoro e l'integrazione clinica rimangono lacune critiche che influenzano significativamente il successo dell'implementazione e il valore organizzativo.

Ajmal Aminee2026-10-22
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A Lightweight Federated Deep Learning Framework for Real-Time Intrusion Detection and Autonomous Mitigation in Software-Defined Wireless Networks

Questo articolo propone un framework leggero e sicuro per le reti wireless definite dal software che integra l'autenticazione Zero Michaelis-Menten Knowledge Proof, la verifica hash e un approccio potenziato di Federated Reinforcement First Synchroton Learning con Gated Symmetrical Gaussian Contrastive Regularization Recurrent Units per raggiungere un'accuratezza del 99,9833% nel rilevamento DDoS in tempo reale e nella mitigazione autonoma.

Monika Dandotiya, Rajni Ranjan Singh Makwana, Babita Tiwari2026-10-22
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Deep Learning-Based Non-Destructive Seafood Freshness Assessment: A Systematic Review of Sensing Technologies, Validation, and Deployment Readiness

Questa revisione sistematica valuta le tecnologie di valutazione della freschezza dei prodotti ittici non distruttive basate sul deep learning, evidenziando le loro elevate prestazioni predittive e identificando al contempo lacune critiche nella validità biologica, nel rigore metodologico e nella prontezza per l'implementazione industriale.

Muhammad Munsarif, Richmond Ampah-Mensah2026-10-22