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DAÏO: A High-Specificity Real-TimeVision-Based Fall Detection SystemUsing Advanced Kinematic Tracking andComputer Vision

Il documento presenta DAÏO, un nuovo sistema di rilevamento delle cadute basato sulla visione e capace di operare all'edge, che combina un stimatore di posa leggero, un Filtro di Kalman Esteso adattivo e un Motore Logico a Triplo Controllo per ottenere un'elevata specificità (96,4%) e ridurre significativamente i falsi positivi derivanti dalle attività quotidiane e dalle prostrazioni religiose, mantenendo al contempo le prestazioni in tempo reale su hardware consumer.

Alamin Abubakar Nataala2026-07-17
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STAC-MV: Spatio-Temporal Adaptive Context for Neural Multiview Video Compression

STAC-MV è il primo framework di compressione video multiview basato su transformer che sfrutta la selezione del contesto adattiva e la consapevolezza geometrica (geometry-aware) e l'attenzione cross-view per ottenere miglioramenti significativi del BD-rate rispetto agli standard convenzionali attraverso diverse configurazioni di telecamere, riducendo al contempo in modo sostanziale i tempi di codifica.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
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Multi-Stage Alignment of Large Language Models for Popularity Bias Mitigation in Generative Movie Recommendation

Questo articolo propone una pipeline di allineamento multistadio che combina l'estrazione delle preferenze, il fine-tuning supervisionato e la Direct Preference Optimization per mitigare efficacemente il bias di popolarità nei sistemi di raccomandazione cinematografica basati su LLM, ottenendo una migliore novità e copertura del catalogo pur mantenendo un'accuratezza competitiva.

Subham Raj, Krishnakant Chourey, Sriparna Saha, Brijraj Singh, Niranjan Pedanekar2026-07-17
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Towards Generalizable Face Forgery Detection via Multi-Granularity Fusion

Per affrontare il divario di generalizzazione nel rilevamento delle falsificazioni facciali causato dal conflitto tra la semantica di alto livello trasferibile e gli artefatti locali sparsi, questo articolo propone SemFusion, un framework che combina la Regolarizzazione della Consistenza Semantica per preservare la struttura trasferibile di CLIP con l'apprendimento dell'Evidenza di Patch a più livelli per catturare e fondere efficacemente gli indizi di falsificazione localizzati.

Mingjie Zhao, Yiu-ming Cheung, Guilin Pang2026-07-17
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An Agent-Based Concept Generation ApproachUsing Concept Bottleneck Models for ChestRadiograph Classification

Questo studio dimostra che la costruzione di concetti basata su fondamenti clinici migliora i modelli a collo di bottiglia concettuale per la classificazione di radiografie del torace, con approcci supervisionati che raggiungono prestazioni elevate paragonabili ai baseline non a collo di bottiglia, mentre i modelli privi di etichette offrono un'alternativa promettente quando le annotazioni dei concetti non sono disponibili.

Mehmet Varan, Fatih Soygazi, Damla Oguz2026-07-17
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BioGraph-SentiCOVID: Calibrated Adaptive Context Selection for Graph Neural Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets

Questo articolo introduce BioGraph-SentiCOVID, un framework di grafi a contesto adattivo calibrato che ottimizza la selezione del contesto conversazionale e gli iperparametri tramite un algoritmo genetico per raggiungere lo stato dell'arte nella classificazione del sentiment di tweet rumorosi relativi al COVID-19 su Twitter.

Moustafa MAASKRI, Mohamed GOISMI, Djamal SEGHIER, Mohamed DEBBAB2026-07-17
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Political Stance Detection on X During the 2024U.S. Election: A Comparative Study of Classical, Neural, and Transformer Models

Questo articolo presenta uno studio comparativo di modelli classici, neurali e transformer per il rilevamento della posizione politica su X durante le elezioni statunitensi del 2024, dimostrando che, sebbene il modello BERTweet perfezionato raggiunga l'accuratezza più elevata, modelli classici accuratamente progettati come i sistemi SVM lineari offrono un'alternativa altamente competitiva, più efficiente e interpretabile per una distribuzione scalabile.

Qile Wang, Sahar Ostadrahimi, Safoura Faghri, Mohammad Baksh, Matthew Louis Mauriello, Kenneth E. Barner2026-07-17
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A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation

Questo articolo descrive e valuta in modo formativo un flusso di lavoro governato e supportato da modelli linguistici di grandi dimensioni, implementato presso un'azienda colombiana di AI applicata alla salute, per migliorare sistematicamente la produttività e la tracciabilità della ricerca di sovvenzioni e dello sviluppo di proposte, mantenendo al contempo la supervisione dei ricercatori. Nella Fase 1 ("The Treasure Hunt"), la figura "83" si riferisce ai candidati post-filtro che hanno superato il processo di selezione e sono stati considerati idonei, piuttosto che a quelli respinti.

Katherine Monsalve Barrientos, Natalia Castano-Villegas, Jose Zea, Laura Velásquez2026-07-16
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Iterative Feedback--Refinement for Faithful Structured Clinical-Note Representation

Questo articolo propone un framework di feedback-raffinamento iterativo che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per indurre dinamicamente schemi adattivi per la conversione di note cliniche non strutturate in rappresentazioni strutturate e fedeli, il quale supera i baseline esistenti riducendo significativamente omissioni e allucinazioni senza richiedere dati etichettati o fine-tuning.

Eslam Ahmed Mohamed, Irini Logothetis, Adrian Bingham, Kon Mouzakis2026-07-16