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💻 computer science

Mapping the Evolution of Artificial Intelligence in Healthcare, 2017–2025: An Integrated Bibliometric and Latent Dirichlet Allocation Topic Modelling Analysis

Questo studio integra l'analisi bibliometrica standard con la modellazione dei topic tramite Latent Dirichlet Allocation (LDA) su un corpus curato di 2.631 documenti sull'IA in ambito sanitario dal 2017 al 2025 per superare i limiti delle parole chiave, rivelando una traiettoria di maturazione dalle applicazioni pronte per l'implementazione verso frontiere dipendenti dalla governance come i modelli linguistici di grandi dimensioni e l'IA spiegabile.

Piyusha Ambradkar, Vandana Tandon Khanna.2026-09-08
💻 computer science

Rendered-Egocentric Vision for Short-Horizon Body-Risk Prediction in Quadruped Command Selection

Questo articolo presenta uno strato di selezione del comando basato su simulazione per robot quadrupedi che utilizza viste egocentriche renderizzate e comandi candidati per prevedere i rischi del corpo a breve termine, migliorando significativamente la sicurezza e l'accordo dei comandi mantenendo il progresso in avanti senza fare affidamento su mappe del terreno o rollout di lookahead.

Yuxiang Tian2026-09-08
💻 computer science

Uncovering neural decisions: How textual interpretation bridges AI and clinical reasoning

Il documento introduce CRysTal, un framework di spiegazione post-hoc a livello di neurone che mappa le attivazioni dei modelli di IA in terminologia clinica standardizzata, dimostrando un allineamento superiore con i referti radiologici, una maggiore affidabilità diagnostica e una migliore efficienza per i medici rispetto ai metodi di spiegazione esistenti attraverso molteplici compiti di imaging medico.

Hui Lu2026-09-08
💻 computer science

Explainable and trustworthy AI-driven fuzzy consensus for secure data sharing in intelligent transportation systems

Questo articolo propone un framework di IA spiegabile e affidabile che utilizza insiemi fuzzy intuitivisti per stabilire un meccanismo di consenso di voto basato sul peso della fiducia trasparente, che migliora l'efficienza della verifica dei messaggi, la protezione della privacy e la sicurezza nei sistemi di trasporto intelligenti dinamici.

Guomin Gu, Guohui Zhang, Zhenxi Li, Yingqi Zhuo, Yinglong Li2026-09-08
💻 computer science

An Interpretable AI Framework for Multiclass Classification of Thalassemia Using Combined CBC and HPLC Biomarkers

Questo articolo presenta un framework di apprendimento automatico multimodale interpretabile che combina biomarcatori CBC e HPLC per ottenere una classificazione multiclasse della talassemia altamente accurata (99,89%) e clinicamente coerente mediante un modello di ensemble di stacking, con l'analisi SHAP che conferma come le principali caratteristiche predittive si allineino ai criteri diagnostici standard.

Banoth Dinesh Nayak, Sridevi Chitti, R Jegadeesan2026-09-08
💻 computer science

Bilingual Retrieval-Augmented Access to ANVISA Regulatory Documents: A Technical Evaluation Using Drug-Development and Health-Product Questions

Questo studio valuta un sistema bilingue di generazione aumentata da recupero basato sui documenti normativi dell'ANVISA, dimostrando la sua elevata precisione nel localizzare, citare e riassumere i requisiti normativi in portoghese e inglese per lo sviluppo di farmaci, gestendo efficacemente le query non rispondibili dopo la calibrazione.

Carlos Victor Montefusco-Pereira, Howard Lopes Ribeiro Junior2026-09-08
💻 computer science

A security risk assessment for virtual reality learning system in the Unmanned Swarms Internet of Things

Questo articolo propone un modello CLCM, integrando Conv1D-LSTM, CNN e un meccanismo di multi-head attention, per valutare efficacemente i rischi di sicurezza nei sistemi di apprendimento in realtà virtuale all'interno dell'Unmanned Swarms Internet of Things, analizzando accuratamente modalità di dati eterogenei e superando i limiti dei modelli esistenti.

Chunlan Liu, Wei Xue, Lushui Zhou2026-09-08
💻 computer science

Tomato Leaf Disease Identification Using EfficientNetB3 Transfer Learning and Grad-CAM Explainable Analysis

Questo articolo propone un framework automatizzato per la diagnosi delle malattie delle foglie di pomodoro utilizzando il transfer learning EfficientNetB3 e l'analisi esplicabile Grad-CAM, che raggiunge un'elevata accuratezza di classificazione e interpretabilità per il rilevamento di Alternaria solani, Alternaria late blight, muffa fogliare e foglie sane per supportare l'agricoltura di precisione.

B. Bhagya Laxmi, Rupesh Kumar Mishra, Shree Harsh Attri, D. Gireesha2026-09-08
💻 computer science

DYNAMICS-WEB: A Pre-Registered Measurement of Web Content Character over the Link Graph, and a Powered Proof that its Sub-Perceptual Half Changes Conversion

Questo articolo introduce DYNAMICS-WEB, una misurazione preregistrata che dimostra come un segnale di "carattere" distinto all'interno del grafo dei link del web, il quale è ampiamente indipendente dall'autorità e dall'argomento, possa influenzare subconsciamente i tassi di conversione dei lettori quando allineato con le preferenze dell'utente.

Jason Duke2026-09-08
💻 computer science

A Hybrid Multi-scale Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory Model Incorporating Squeeze Excitation Attention for Hourly Air Quality Index Prediction

Questo studio propone un modello ibrido MSCNN-LSTM potenziato con l'attenzione Squeeze-and-Excitation per prevedere i valori orari dell'Indice di Qualità dell'Aria, dimostrando una precisione e una stabilità superiori rispetto ai modelli di deep learning tradizionali attraverso l'estrazione di caratteristiche multi-scala e la ponderazione adattiva dei canali su dati provenienti dalla città di Yiyang.

Huawei Xu, Long Li, Qi Tang, Junhua Huang, Xin Fang2026-09-08