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💻 computer science

Risk Governance for Generative AI Mental Health Support: A Multi-Turn Safety Architecture

Questo articolo presenta un'architettura di governance della sicurezza multi-turno e model-agnostic che integra il rilevamento del rischio contestuale, la verifica basata sul ragionamento e la generazione di risposte guidata da protocolli per migliorare significamente la gestione del rischio e l'escalation preferita dai clinici nel supporto alla salute mentale guidato da LLM, mantenendo al contempo il rapporto conversazionale.

Anabela C. Areias, Catarina Botelho, António Farinhas, Areti Vassilopoulos, Dora Janela, Xin Tong, Nuno M. Guerreiro, Ma (…)2026-07-17
💻 computer science

DeepSeek for Pathology Report Understanding: A Benchmark Study of Cancer Type Extraction, AJCC Staging, and Prognosis Prediction

Questo studio di benchmark dimostra che, sebbene i modelli DeepSeek estraggano efficacemente i tipi di cancro e predicano gli stadi AJCC da 952 rapporti patologici non strutturati, le variabili strutturate estratte da DeepSeek non hanno migliorato in modo significativo la previsione della prognosi rispetto all'uso diretto del testo originale del rapporto patologico, supportando un'architettura ibrida che sfrutta DeepSeek per l'estrazione delle informazioni e la stadiazione, affidandosi al contempo all'apprendimento automatico tradizionale per la modellazione degli esiti.

Mohamed Kone, Gaoussou Haidara, Chao Hou, Shulin Wang2026-07-17✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Conv-Guided Mamba Vision Transformer and SPP-DenseNet121 based Hybrid Multi-Feature Fusion and Query Expansion in Content-Based Medical Image Retrieval

Questo articolo propone un nuovo framework di recupero di immagini mediche basato sul contenuto che integra un Conv-Guided Mamba Vision Transformer con SPP-DenseNet121 per una fusione ibrida di caratteristiche multi-livello e impiega l'espansione della query per raggiungere un'elevata accuratezza di recupero su dataset di tessuto vescicale endoscopico e gastrointestinale.

Mathana Gopal Arulsamy, Pallikonda Rajasekaran Murugan, Md. Jakir Hossen, Wai Kit Wong, Poh Kiat Ng, Gomathy Nayagam M2026-07-17
💻 computer science

A Spectrogram-Based Deep Learning Framework for Automatic Swara and Gamaka Recognition in Carnatic Veena Performances

Questo articolo propone un framework di deep learning basato su spettrogrammi che utilizza la Trasformata di Fourier a breve termine e gli spettrogrammi Mel con reti neurali convoluzionali per riconoscere automaticamente swara e gamaka nelle esecuzioni di Veena Carnatica, affrontando le uniche sfide acustiche e stabilendo una base per applicazioni nella trascrizione, nell'educazione e nell'archiviazione digitale.

SUDHI S2026-07-17
💻 computer science

Human-in-the-loop GenAI advising for community college pathway decision-making: a design-based case study of requirement-group modeling and privacy-preserving student-support design

Questo studio di caso basato sul design affronta la lacuna nella ricerca sulla GenAI relativa alla consulenza nei community college, proponendo un framework che preservi la privacy e otto principi di progettazione che posizionino l'IA come uno strato esplicativo per la pianificazione dei percorsi, mantenendo al contempo la supervisione umana, proteggendo i dati degli studenti e promuovendo l'agency dell'apprendista.

Emery Peck2026-07-17
💻 computer science

Zero-shot Generalizable LiDAR Semantic Segmentation via Scene-Sensor Disentanglement

Questo articolo introduce LiSeer, un framework di segmentazione semantica LiDAR generalizzabile zero-shot che raggiunge prestazioni cross-sensor robuste attraverso il disaccoppiamento della geometria intrinseca della scena dagli effetti di campionamento specifici del sensore tramite una ricostruzione della scena basata sulla diffusione e una pipeline di campionamento controllabile.

Shaobing Xu, Zikun Xu, Shuocheng Yang, Jiahao Wang, Keqiang Li, Jianqiang Wang2026-07-17
💻 computer science

Goal-Aware Adaptive Regulation Across Modalities: Evolutionary Architecture Search for Transformer Language Models on a Consumer AMD GPU

Questo articolo dimostra che il framework di ricerca dell'architettura evolutiva GaaR, originariamente validato su reti convoluzionali, si trasferisce con successo ai modelli linguistici transformer autoregressivi su una GPU AMD consumer tramite DirectML, raggiungendo prestazioni competitive e rivelando che lo sfruttamento regolato supera la ricerca casuale su paesaggi strutturati pur favorendo architetture ampie e superficiali sotto budget di passi fissi.

Leon Sandler2026-07-17
💻 computer science

A Distributed CatBoost Approach with Weighted Aggregation for STI/HIV Risk Prediction

Questo articolo propone un framework CatBoost distribuito e preservante la privacy con aggregazione pesata che raggiunge un'elevata accuratezza nella previsione dei rischi di IST e HIV in otto paesi senza richiedere dati centralizzati, offrendo così un'alternativa robusta ai tradizionali modelli di apprendimento automatico centralizzati.

Zhaohui Tang, Yan Li, Abdulkadir Sengur, U. Rajendra Acharya2026-07-17
💻 computer science

NAE-VC: Neural Arithmetic Encoding as a Learned Replacement for CABAC in Modern Video Codecs

NAE-VC è un framework di codifica entropica appreso e modulare che sostituisce il motore CABAC standard nei codec H.264, H.265 e H.266 con un'architettura neurale che combina l'aggregazione del contesto, la modellazione di miscela gaussiana e gli iperprior per ottenere risparmi significativi sul bitrate mantenendo la piena compatibilità con gli standard esistenti di codifica video.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
💻 computer science

MUNNA: A Multi-strategy, Uncertainty-driven, Nested Neuro-ensemble Algorithm for Disease Diagnosis with Closed-loop Explainability Feedback

Questo articolo introduce MUNNA, un nuovo framework ibrido in tre fasi che integra una meta euristica GWO-SA per la selezione delle caratteristiche, un ensemble di stacking pesato sull'incertezza e un meccanismo di feedback a ciclo chiuso basato su SHAP per raggiungere prestazioni di diagnosi delle malattie allo stato dell'arte sul dataset Breast Cancer Wisconsin, affrontando al contempo i limiti dello stallo nei minimi locali e della pesatura statica dell'ensemble.

Md. Maruf Sharker Munna2026-07-17