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Retrieval-Augmented Generation for Taxpayer Advisory in an LMIC Setting: A Proof-of-Concept Evaluation of Statutory Legal Retrieval

Questo studio presenta una valutazione di prova di concetto di un framework di generazione aumentata dal recupero per la consulenza fiscale nei paesi a basso e medio reddito, dimostrando che il recupero semantico della legislazione nazionale sull'imposta sul reddo può raggiungere un'elevata accuratezza nell'identificare le disposizioni statutarie per supportare il prompting di modelli linguistici basati su dati certi, evidenziando al contempo la necessità di ulteriori validazioni sulla qualità della generazione e sulla conformità legale prima dell'implementazione.

Omara Innocent, Okasio Emmanuel, Akello Matilda Sandra, Fred Paul Mark Jjunju, Denis Bbosa2026-10-22
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A structured event logging framework for language model assisted security event analysis

Questo articolo propone un nuovo formato di log degli eventi strutturato, caratterizzato da copertura della telemetria, selezione della fedeltà, coerenza del tempo di generazione e correlazione, per superare l'incoerenza delle prestazioni nell'analisi degli eventi di sicurezza basata su modelli linguistici, dimostrando risultati significativamente migliorati e coerenti attraverso vari modelli rispetto ai formati esistenti.

Siraaj Akhtar, Saad Khan, Simon Parkinson2026-10-22
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ZIRF: Zero-Initialized Residual Fusion for Small Object Detection

Questo articolo propone la Zero-Initialized Residual Fusion (ZIRF), un modulo cross-layer leggero che integra direttamente le caratteristiche multi-scala negli output di rilevamento tramite residui inizializzati a zero e meccanismi di gating per mitigare la diluizione semantica nel rilevamento di piccoli oggetti, migliorando così la mean Average Precision su dataset come SODA-D e VisDrone senza alterare l'output iniziale del modello baseline.

Seon-Min Kim, Seung-Hwi Choi, Sung-Wook Park, Chun-Bo Sim, Se-Hoon Jung2026-10-22
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Multimodal Detection for Underwater Cultural Heritage: A Physics-Guided Color-Bias-Aware Network and Dataset

Per superare le sfide nel rilevamento del patrimonio culturale subacqueo, come la scarsità di dati e la distorsione del colore, questo articolo introduce il dataset WRF e UCH-Net, un rilevatore a doppio stream guidato dalla fisica che supera significativamente i baseline esistenti fondendo efficacemente le informazioni RGB e di profondità.

Zigeng Song, Ruifeng Wei, Wang Man, Qin Nie, Zongmei Li, Xiaofeng Du, Xinchang Zhang2026-10-22
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When Does Network Restructuring Improve Organizational Search? A Computational Study of Dynamic Influence Networks on NK Landscapes

Questo studio computazionale che utilizza i paesaggi NK rivela che, mentre la maggior parte delle regole di ristrutturazione della rete fallisce nel migliorare la ricerca organizzativa, la ristrutturazione basata su fasi avviata dal progettista migliora significativamente le prestazioni specificamente in ambienti di problemi altamente complessi.

Anandan T R2026-10-22
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Evidence-Grounded Retrieval- Augmented Generation and Knowledge-Graph Grounding for Patient-Safety Reasoning: A Comparative Evaluation

Questo studio dimostra che la combinazione della generazione aumentata dal recupero con l'ancoraggio a grafi di conoscenza migliora significativamente la correttezza fattuale, la sicurezza e l'utilità clinica dei grandi modelli linguistici nel ragionamento sulla sicurezza del paziente, riducendo sostanzialmente le allucinazioni e migliorando la tracciabilità delle prove rispetto ad approcci non ancorati o a metodi singoli.

Sharare Taheri Moghadam, Md Shafiqur Rahman Jabin2026-10-22
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Convergence of Differential Privacy and Shannon Entropy in Data Anonymization

Questa revisione sistematica della letteratura di 64 studi rivela che la Differential Privacy viene utilizzata sempre più per sottoporre a audit piuttosto che per sostituire i modelli di anonimizzazione sintattica, evidenziando l'Entropia di Shannon come un promettente ponte semantico per migliorare l'interpretabilità e la trasparenza dei framework di privacy ibridi.

Maria Virgínia Mendonça dos Santos2026-10-22
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Information-Guided Spatiotemporal Scanning for Efficient Video State-Space Modeling

Questo articolo introduce AdaScan, un framework di scansione adattiva guidata dalle informazioni che ottimizza dinamicamente la granularità spaziale, la selezione delle regioni e l'ordine di serializzazione dei token video sulla base di informazioni specifiche del contenuto, migliorando così l'efficienza e le prestazioni dei modelli a spazio di stato (SSM) nei compiti di comprensione video.

Tian Ye, Wang Lu, Chaowei Yang, Yahui Kang, Jun Miao, Shuxuan Li2026-10-22
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DETECX: Deep Ensemble Temporal Encoder with Cross-Attention Mechanism for Encrypted Traffic Intrusion Detection in Cloud-Edge Collaborative Architectures

Questo articolo propone DETECX, un nuovo framework di ensemble profondo che integra convoluzioni temporali multi-scala, fusione cross-attention e voto adattivo per ottenere un rilevamento delle intrusioni ad alta precisione e bassa latenza per il traffico criptato all'interno di architetture collaborative cloud-edge con risorse limitate.

Xianjun Yang, LiPeng Wang2026-10-22
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A hybrid PLS-SEM and convolutional neural network analysis of artificial intelligence adoption intention in SMEs

Questo studio introduce un framework unificato in due fasi che integra la Modellazione di Equazioni Strutturali con Minimi Quadrati Parziali (PLS-SEM) con una Rete Neurale Convoluzionale (CNN) per analizzare l'adozione dell'IA nelle PMI nigeriane, dimostrando che mentre la PLS-SEM conferma le relazioni teoriche, la CNN migliora significativamente l'accuratezza predittiva fuori campione quando entrambi i modelli sono rigorosamente confrontati su identici fold di dati.

Ayodeji Idowu, Yemisi Tomilola Babalola, Yacob Haliso, Oyebayo Ridwan Olaniran2026-10-22