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💻 computer science

Hidden Universal Collapse Behind Apparent Robustness: Dual-Metric Cross-Site Audit of a Laparoscopic Surgical AI Detector

Questo studio dimostra che le valutazioni basate su una singola metrica possono mascherare il collasso universale dei modelli di IA chirurgica tra i diversi siti, evidenziando un'apparente robustezza in classi specifiche, mentre gli audit a doppia metrica rivelano fallimenti diffusi e che la sostituzione del backbone, nelle configurazioni testate, non ha colmato il divario né nei rilevatori personalizzati né nei modelli fondativi pre-addestrati.

hui zhu, congbin zhu, Sio Lam UN, QI CHENG, ZHANDONG MENG, qiliang WANG, cong hu, huiying Zhu2026-07-16
💻 computer science

Automated Arrhythmia Detection from ECG Signals: AComparative Study of Bidirectional Long Short-Term MemoryNetworks and Residual Convolutional Neural Networks

Questo studio confronta le reti Bidirectional Long Short-Term Memory con attenzione rispetto alle Residual Convolutional Neural Networks per il rilevamento automatizzato delle aritmie ECG, riscontrando che l'architettura ResNet raggiunge prestazioni superiori (accuratezza del 98,0%) estraendo meglio le caratteristiche morfologiche complesse da un dataset di oltre 109.000 battiti cardiaci.

Jajang Jaya Purnama, Sri Rahayu, Risnandar Risnandar2026-07-16
💻 computer science

A Deterministic Spatial Representation Packet for Sports Trajectories Under Explicit Coordinate, Threshold, and Tolerance Assumptions

Questo articolo presenta una pipeline deterministica per convertire campioni finiti e rumorosi di traiettorie sportive in artefatti simbolici verificabili, imponendo esplicitamente assunzioni su coordinate, soglie e tolleranze, pur limitando rigorosamente il proprio ambito alla rappresentazione e alla tracciabilità piuttosto che alla ricostruzione fisica o all'inferenza semantica.

WU YANG CHEN XI2026-07-16
💻 computer science

The Use of Artificial Intelligence in Article Searching and Scientific Writing: Evidence, Impact, and Future Directions

Questa revisione sintetizza le prove che dimostrano come, sebbene gli strumenti di IA migliorino significativamente l'efficienza e la chiarezza nella ricerca bibliografica e nella scrittura scientifica, il loro adozione responsabile richieda approcci ibridi uomo-IA per affrontare le persistenti limitazioni in termini di affidabilità, pregiudizio e integrità accademica.

Rafael Baptista, Guilherme Donadel2026-07-16
💻 computer science

Beyond Accuracy: A Comprehensive Evaluation of ResNet50 and Vision Transformer for Trustworthy Pneumonia Detection from Chest X-Ray Images

Questo studio presenta una valutazione completa di ResNet50 e Vision Transformer (ViT-B16) per la rilevazione della polmonite da radiografie del torace, rivelando che mentre ResNet50 offre un'accuratezza, una calibrazione e un'efficienza superiori, ViT-B16 dimostra una maggiore robustezza contro le degradazioni delle immagini, evidenziando così la necessità di una valutazione multidimensionale per sistemi diagnostici affidabili.

VISHAL MANTA2026-07-16
💻 computer science

Stacking Ensemble Models for Predicting Digital Payment Adoption: A Comprehensive Machine Learning Analysis of Global Findex 2025 Data

Questo studio sfrutta un ensemble di stacking di modelli LightGBM e XGBoost con un meta-learner ExtraTrees sul dataset Global Findex 2025 per prevedere l'adozione dei pagamenti digitali con un'accuratezza del 93,04%, rivelando che l'istruzione, l'accesso a internet e il reddito sono i driver più critici dell'inclusione finanziaria.

Sedat Golgiyaz, Kevser Güneşli2026-07-16
💻 computer science

Artificial Intelligence in Digital Banking: A Systematic Literature Review and a Novel Cross-Domain Resilience Framework for Customer Experience, Fraud Detection, and Risk Management

Questa revisione sistematica della letteratura sintetizza la ricerca frammentata sull'IA nel digital banking per proporre il nuovo framework AIDBRM 2.0, che integra l'esperienza del cliente, il rilevamento delle frodi e la gestione del rischio attraverso meccanismi trasversali quali un Unified Continuous Trust Score, un Generative AI Governance Sandbox e il Federated Cross-Institution Learning per affrontare le lacune esistenti in termini di spiegabilità e allineamento architettonico.

Durga Prasad Dāsepalli2026-07-16
💻 computer science

Improving Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Literature Review of Retrieval-Enhancement Techniques

Questo articolo presenta una revisione sistematica della letteratura su 173 studi riguardanti le tecniche di potenziamento del recupero per la Generazione Aumentata dal Recupero (Retrieval-Augmented Generation), categorizzandoli per contributo tecnico e fase della pipeline al fine di identificare lacune chiave nella valutazione e nell'efficienza, proponendo al contempo un programma di ricerca strutturato per futuri avanzamenti.

Abdullah Karasan2026-07-16
💻 computer science

A Novel AJAD-BoostNet Framework for Histopathological Lung and Cervical Cancer Classification Using Deep Feature Learning, K-Means Clustering, and XGBoost

Questo articolo propone AJAD-BoostNet, un nuovo framework ibrido che combina l'estrazione di caratteristiche profonde basata su ResNet50, la riduzione della dimensionalità tramite PCA, il clustering K-Means e il boosting XGBoost per ottenere una classificazione istopatologica efficiente e robusta dei tumori polmonari e cervicali, dimostrando prestazioni superiori rispetto alle tradizionali CNN in contesti con risorse limitate.

AVIJIT KUMAR CHAUDHURI, Pramoda Patro2026-07-16