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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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RadarSEDiff-T: Radar Structured-Encoding Diffusion with Transformer Guidance for Radar Sensing Enhancement

Questo articolo propone RadarSEDiff-T, un modello di diffusione latente guidato da Transformer con un meccanismo di coerenza che ricostruisce nuvole di punti dense, di qualità LiDAR, da dati radar a onde millimetriche per consentire una navigazione autonoma ad alta precisione per UAV con risorse limitate.

Zijie Dai, Mingzhu Shi, Xiaoxian Zhao, Meng Zhang, Jingcheng Li, Ziheng He, Shengquan Yin, Junteng Wang2026-10-22
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Sparse Mamba Decoder for Quantum Error Correction: Efficient Defect-Centric Processing of Surface Code Syndromes

Lo Sparse Mamba Decoder (SMD) è un decoder neurale centrato sul difetto che raggiunge un'accuratezza superiore e una latenza bassa quasi costante elaborando solo gli eventi di rilevamento attivi con complessità O(k), superando significativamente i decoder esistenti in velocità e tassi di errore logico attraverso vari benchmark di correzione degli errori quantistici.

Samira Sayedsalehi, Nader Bagherzadeh, Maxim Shcherbakov2026-10-22
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STCA-Net: A Spatiotemporal Cross-Attention Network with Multi-Scale Depthwise Separable Convolutions for Epileptic EEG Seizure Classification

Il documento propone STCA-Net, una rete neurale spazio-temporale compatta che integra convoluzioni depthwise separabili multi-scala e meccanismi di cross-attention bidirezionale per catturare efficacemente le dipendenze locali e a lungo raggio nei dati EEG, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte nella classificazione delle crisi epilettiche attraverso task binari, a tre classi e a cinque classi sul dataset dell'Università di Bonn.

Kunal Bandale, Snehal Shinde, Nileshchandra Pikle, Pooja Jain, Tausif Diwan2026-10-22
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Real-Time Driver Emotion Detection Using Convolutional Neural Network and Computer Vision for Road Safety.

Questo articolo presenta un prototipo preliminare basato su Python per il rilevamento in tempo reale delle emozioni del conducente utilizzando il rilevamento dei volti Haar-Cascade e una CNN pre-addestrata per identificare stati emotivi non sicuri, dimostrando la fattibilità attraverso test controllati pur riconoscendo esplicitamente limitazioni quali la mancanza di validazione della verità di base, di filmati di guida reali e della precisione della classificazione misurata.

Mayuri Salunke2026-10-22
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Noise Is Not a Sanitizer: Shared Initialization Turns Data-Free Distillation into a Covert Channel for Memorized Training Data and Backdoors

Questo articolo dimostra che la distillazione della conoscenza senza dati (data-free knowledge distillation) tramite inizializzazione condivisa non riesce a sanificare i modelli privati, poiché le query con rumore gaussiano possono involontariamente trasmettere dati di addestramento memorizzati e backdoor dal modello insegnante al modello studente.

Siddhant Agarwal2026-10-22
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Does Human Oversight of AI-Assisted Decisions Work? A Systematic Review of the Evidence and a Framework for Meaningful Human Control

Questa revisione sistematica di 186 studi rivela che, sebbene la supervisione umana sia ampiamente imposta come salvaguardia per le decisioni assistite dall'IA, l'evidenza attuale è in gran parte normativa e associativa piuttosto che causale, spingendo gli autori a proporre un nuovo quadro con componenti misurabili e proposizioni testabili per stabilire se tale supervisione migliori realmente la qualità delle decisioni.

Abid Iqbal, Saiqa Ameen, Jamil Channa, Imran Maqbool Thebo2026-10-22
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FORGE: A Framework for Orchestrated Role-based Generation in Education

Questo articolo introduce FORGE, un framework di design science che struttura la collaborazione tra docente e IA nell'istruzione superiore attraverso quattro ruoli e sette dimensioni, dimostrando tramite casi studio come le sue linee guida trasformino il prompting improvvisato in un flusso di lavoro basato su ruoli e trasferibile per la generazione di materiali didattici.

Emmanuel Gonzalez, Paul T. Grogan2026-10-22
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Deeper network methods for solving 3D American Heston-CIR model

Questo articolo propone tre metodi di reti più profonde — SoftNet, LinNet e AddNet — che utilizzano l'ensemble moltiplicativo di sottoreti con riutilizzo delle caratteristiche, aggregazione lineare ed exit precoci per risolvere efficacemente il modello americano 3D Heston-CIR, mitigando al contempo la scomparsa del gradiente e il degrado delle prestazioni nelle architetture profonde.

Chinonso Nwankwo, Weizhong Dai2026-10-22
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GRIDGUARD-AI: Scenario-Held-Out Cyberattack Detection with Explainable Assurance and Bounded Agentic Investigation

Questo articolo introduce GRIDGUARD-AI, un framework agente spiegabile e con intervento umano (human-in-the-loop) che integra l'apprendimento automatico con l'escalation deterministica del rischio per rilevare attacchi informatici non visti nelle smart grid, dimostrando un'elevata garanzia di sicurezza attraverso una rigorosa valutazione con scenari tenuti fuori dal set di addestramento (scenario-held-out), evidenziando al contempo l'attuale necessità di un'estesa revisione umana prima della distribuzione.

Stephen Kamran, Farah Saman2026-10-22