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General-Purpose Vision Models to Dermatology-Specific Foundation Models: Comparative Evaluation for Facial Skin Disease Classification

Questo studio presenta una valutazione sistematica di sette rappresentazioni visive pre-addestrate per la classificazione delle malattie cutanee del viso in sei classi, dimostrando che il modello Derm Foundation combinato con un classificatore XGBoost raggiunge prestazioni superiori (accuratezza dell'88,17%) evidenziando al contempo specifiche sfide nel distinguere la dermatite seborroica dalla rosacea e convalidando la fattibilità tecnica del framework attraverso un prototipo di applicazione web.

Uchenna Esther Okpete, Md Ariful Islam Mozumder, Osita Sunday Nnyigide, Haewon Byeon, Hee-Cheol Kim2026-10-22
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Behavior-Specialized Anomaly Detection for Improving Alert Quality in Provenance-Based Intrusion Detection

Questo articolo introduce Targeter, un framework specializzato nel comportamento che suddivide i processi di sistema in categorie e addestra dedicati autoencoder grafici leggeri per ciascuna di esse, ottenendo così un rapporto precisione-richiamo superiore e una migliore qualità degli avvisi nel rilevamento delle intrusioni basato sulla provenienza, mantenendo al contempo un basso overhead computazionale.

Zahra Fazli, Mehdi Kharrazi2026-10-22
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PayGuard AI: An Explainable Hybrid Framework for Corporate Payment-Anomaly Detection and Working-Capital Decision Support

Questo articolo introduce PayGuard AI, un framework ibrido spiegabile che integra regole di business, machine learning e simulazioni statistiche per rilevare anomalie nei pagamenti e supportare le decisioni sul capitale circolante, dimostrando alta precisione e interpretabilità su dati transazionali sintetici pur riconoscendo la necessità di una validazione nel mondo reale.

Tanisi Das2026-10-22
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Self-Supervised Pretraining of Molecular Graph Encoders with LeJEPA

Questo articolo dimostra che, sebbene il preaddestramento auto-supervisionato basato su LeJEPA produca rappresentazioni molecolari di alta qualità che superano significativamente l'inizializzazione casuale nel frozen probing e completino i fingerprint tradizionali, i suoi benefici non si traducono in modo robusto in guadagni di prestazioni a valle attraverso il fine-tuning standard, suggerendo che la combinazione a livello di feature sia la strategia ottimale per sfruttare questi embedding preaddestrati.

Michał Kulczykowski, Rafał Łabędzki2026-10-22
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SecureL-DLSC: Security- and Privacy-Aware, Location-Sensitive Service Composition with an Auditable Evidence-Admissibility Protocol

Questo articolo introduce SecureL-DLSC, un framework di composizione di servizi consapevole della sicurezza e della privacy che impone vincoli di fattibilità obbligatori attraverso un protocollo di ammissibilità delle prove verificabile, dimostrando che le penalità morbide sono insufficienti per la conformità e che sono necessarie implementazioni di ottimizzatori specifiche per trovare soluzioni fattibili sotto politiche rigorose.

Alshaimaa M. Mohammed2026-10-22
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Directed Symbolic Execution for Path Feasibility Analysis]{Directed Symbolic Execution for Path Feasibility Analysis in Software Security Testing

Questo articolo presenta un metodo di esecuzione simbolica diretta che migliora l'analisi statica della sicurezza verificando efficientemente la fattibilità dei percorsi interprocedurali attraverso la simbolizzazione automatizzata e i limiti di iterazione dei cicli, migliorando così significativamente la precisione pur preservando il richiamo su benchmark del mondo reale.

Hovhannes Movsisyan, Hripsime Hovhannisyan, Tigran Avagyan, Hayk Aslanyan2026-10-22
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A Lightweight Convolutional Neural Network Framework for Automated Visual Classification of Maize Leaf Diseases

Questa ricerca presenta una valutazione comparativa di tre reti neurali convoluzionali leggere (MobileNetV2, MobileNetV3-Small ed EfficientNet-B0) per la classificazione automatizzata di quattro malattie delle foglie di mais, dimostrando che EfficientNet-B0 ha ottenuto le prestazioni più elevate con un'accuratezza del 96,96% e un ROC-AUC del 99,82%, bilanciando al contempo l'efficienza computazionale per un potenziale dispiegamento su dispositivi mobili.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-10-22
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ChunkGuard: a user-space secure file storage system with chunk- level encryption and integrity protection

ChunkGuard è un sistema di archiviazione sicura di file in user-space che impiega la cifratura AES-128-CTR a livello di chunk e la verifica dell'integrità HMAC-SHA256 per proteggere la riservatezza dei dati e rilevare manomissioni, ottenendo una sicurezza funzionale e identificando l'I/O del disco come il suo principale collo di bottiglia prestazionale.

Biryomumeisho Joshua, Ocen Emmy Fred, Bbosa Denis, Fred Paul Mark Jjunju2026-10-22
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From Soft to Hard Constraints in Physics-Informed Extreme Learning Machines: Analysis and Algorithms

Questo articolo propone una Extreme Learning Machine informata dalla fisica (PIELM) a vincolo rigido che incorpora le condizioni al contorno di Dirichlet direttamente nella funzione di prova tramite un termine di lifting, eliminando così gli squilibri strutturali nel sistema dei minimi quadrati per ottenere la soddisfazione dei bordi a precisione di macchina e ridurre gli errori relativi L² fino a sette ordini di grandezza rispetto alle formulazioni standard a vincolo debole.

Ruonan Zhai, Xiaoyuan Shi, Xiong Xiong, Zhuo Zhang, Maowei You2026-10-22
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Predicting Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses to Orthopaedic Patient Questions Using Computational Intelligence

Questo studio valuta la qualità clinica di quattro modelli linguistici di grandi dimensioni sulle domande dei pazienti ortopedici attraverso valutazioni di esperti, riscontrando una prestazione generalmente elevata senza differenze statisticamente significative tra i modelli, dimostrando al contempo che la combinazione di caratteristiche NLP e semantiche può predire debolmente l'accuratezza valutata dagli esperti nonostante le limitazioni nella predizione automatizzata della qualità.

Volkan Kızılkaya, Murat Aslanyürek, Canan Aslanyürek, Ali Levent, Mehmet Melih Asoğlu2026-10-22