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💻 informatica

A Hybrid CNN–MLP Model Using Confidence-Gated Fusion Framework for Real-Time Indian Sign Language Recognition

Questo articolo propone un'architettura di deep learning ibrida che fonde caratteristiche visive basate su MobileNetV2 e dati dei landmark derivati da MediaPipe attraverso un framework a gating della confidenza per ottenere un riconoscimento della lingua dei segni indiana robusto e in tempo reale con un'accuratezza del 95%, superando efficacemente i limiti dei singoli modelli in condizioni di rumore o ambiguità.

Youddha Beer Singh, Khyatee Kaushal, Pratyush Singh2026-10-22
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Intelligent Signature Verification System Using Hybrid Deep Learning with WOA-GGO Driven Feature Selection

Questo articolo propone un sistema intelligente di verifica della firma che migliora l'accuratezza combinando un pre-processing migliorato, l'estrazione di caratteristiche basata su ResNet, un algoritmo di ottimizzazione ibrido Walrus-Greylag Goose per la selezione delle caratteristiche e un modello RNN-Bi-LSTM a fusione a livello di punteggio, ottenendo prestazioni superiori sui dataset GPDS e CEDAR.

D.N. Vasundhara, Y. Ramadevi, Bibhuprasad Sahu, CH V K N S N Moorthy, Shilpa S. Harnale, Abdul Aleem, Davesh Kumar Sharm (…)2026-10-22
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Multimodal Temporal Deep Learning for ESG Assessment and Sustainability Forecasting: Implications for Responsible Business in Emerging Markets

Questo articolo propone un framework di deep learning multi-livello (MTDLF) che combina la codifica del testo vietnamita basata su PhoBERT con la modellazione finanziaria temporale per prevedere accuratamente l'appartenenza all'indice di sostenibilità del Vietnam per le società dei mercati emergenti, affrontando lacune critiche nell'elaborazione dei dati ESG non strutturati e nell'analisi delle traiettorie longitudinali.

Thinh Tran Thanh, Dang Le Huu, Huong Pham Thai Huynh, Tuyen Pham Thi Ngoc, Trang Nguyen Thi Thuy, Duy Thanh Tran2026-10-22
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A Lightweight Complex-Valued CNN with Complex Squeeze-and-Excitation Attention for Single-Channel Blind Source Separation of Co-Frequency Communication Signals

Questo articolo propone una CNN a valori complessi leggera, da 235K parametri, con un nuovo blocco Complex Squeeze-and-Excitation che raggiunge prestazioni competitive nella separazione cieca di sorgenti a singolo canale per segnali di comunicazione a co-frequenza, riducendo significativamente la dimensione del modello e preservando l'informazione di fase.

Bin Nong, Weihong Fu, Zhuoyun Jiang2026-10-22
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ParallelMergeXplain: A Speculative Parallel Variant of MergeXplain for Multi-Conflict Detection in Constraint-Based Systems

Questo articolo introduce ParallelMergeXplain, un algoritmo parallelo speculativo che accelera il rilevamento di multi-conflitto nei sistemi basati su vincoli combinando il parallelismo di task a profondità limitata con l'ottimizzazione del ciclo di merge basata su lookahead, garantendo formalmente la correttezza e dimostrando accelerazioni empiriche sia su benchmark sintetici che su casi reali.

Luis Castillo-Heredia, Jesennia Cárdenas-Cobo, Cristian Vidal Silva2026-10-22
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JACC v1.0: High-productivity Performance Portability in the LLVM-compiled Julia Language

Questo articolo introduce JACC v1.0, un framework unificato per il linguaggio Julia compilato con LLVM che consente una programmazione parallela ad alta produttività, portabile e ad alte prestazioni attraverso diverse architetture CPU e GPU mediante un unico codice sorgente.

Philip W Fackler, Pedro Valero-Lara, Narasinga Rao Miniskar, Steven Hahn, Het Mankad, Doris Chiang, Jose Gonzalez, Jhonn (…)2026-10-22
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Data access management system for relational accountability orchestration

Il Resource Entitlement Management System (REMS) affronta il collo di bottiglia dell'accesso ai dati di ricerca sensibili standardizzando e automatizzando complessi flussi di lavoro amministrativi manuali in processi di autorizzazione configurabili e leggibili dalle macchine che garantiscono la responsabilità e supportano la sovranità dei dati in diversi ambienti normativi senza armonizzare le leggi o valutare il merito scientifico.

Meeri Hakala, Jaakko Leinonen, Miska Husgafvel, Miikka Kallberg, Jarno Laitinen, Ilkka Lappalainen, Janne Lauros, Heikki (…)2026-10-22
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Peer-Conditioned Observation Representation for Peer Adaptation in Multi-Agent Reinforcement Learning

Questo articolo propone la Peer-Conditioned Observation Representation (PCOR), un metodo che migliora l'adattamento multi-agente a peer eterogenei sotto osservabilità parziale imponendo un bias induttivo asimmetrico in cui le rappresentazioni dei peer condizionano l'interpretazione delle caratteristiche di osservazione piuttosto che fungere da input paralleli a un encoder congiunto.

Daipeng Li, Pei Xu, Shiyue Cao, Likun Yang, Shihang Zhang, Tong Wang, Kaiqi Huang2026-10-22
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Disagreement reliability routing for multimodal large language model evidence pipelines with imperfect counterfactual priors

Questo articolo introduce EviRoute-DR, un metodo di routing basato sul disaccordo-affidabilità che fonde efficacemente priorità di regole corrette con esperti di esiti fattuali diretti per migliorare la calibrazione della pipeline delle evidenze e i costi di risoluzione nei modelli linguistici di grandi dimensioni multimodali, anche quando le regole controfattuali sono imperfette e viene osservato un solo esito fattuale per caso.

Nataraj Agaram Sundar, Tejas Morabia2026-10-22