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💻 computer science

Citation Intent Classification for Turkish Academic Literature with Prompt-Optimized LLMs and Language-Specific Encoders

Questo articolo introduce TurkCite, un framework e un dataset annotato da esperti per la classificazione delle intenzioni di citazione nella letteratura accademica turca, dimostrando che gli encoder Transformer specifici per la lingua superano il trasferimento basato sulla traduzione, offrendo al contempo modelli linguari di grandi dimensioni ottimizzati tramite prompt come alternative efficaci senza addestramento per l'analisi bibliometrica non inglese.

Kemal Sami Karaca, Bahaeddin Eravci2026-09-07
💻 computer science

Solver-Informed Evolution of Interpretable Dispatching Rules for the Stochastic Team Orienteering Problem with Time Windows

Questo articolo propone SI-GP, un'iper-euristica di programmazione genetica informata dal solver che migliora le regole di dispatching interpretabili per il problema dell'orientamento di team stocastico con finestre temporali, estraendo e selezionando caratteristiche euristiche specifiche per l'istanza da soluzioni di riferimento di alta qualità, superando così i baseline esistenti pur mantenendo la leggibilità e la stabilità delle regole.

Augusto Magalhães Pinto de Mendonça, Filipe Pessôa Sousa, Laura Silva de Assis, Igor Machado Coelho2026-09-07
💻 computer science

Multi-Objective Path Optimization for Truck–Drone Collaborative Delivery Based on Subspace Contribution-Driven Adaptive Resource Allocation

Questo articolo propone RC-NSGA-II, un nuovo algoritmo di ottimizzazione multi-obiettivo che integra l'allocazione delle risorse guidata dal contributo del sottospazio basato su K-means, la codifica a chiave casuale e la ricerca locale adattiva per risolvere efficacemente il complesso problema di consegna collaborativa camion-drone, dimostrando prestazioni superiori in termini di qualità della soluzione ed efficienza attraverso vari benchmark di istanze.

yuehua liao, jia zhao2026-09-07
💻 computer science

Hardware-Coupled Bayesian Optimization for Self-Tuning Lightweight Cryptographic Parameters in Resource-Constrained Decision Support Systems

Questo articolo presenta un framework di auto-sintonizzazione che utilizza l'ottimizzazione bayesiana accoppiata all'hardware, il transfer learning e il feedback sensibile al drift per ottimizzare dinamicamente i parametri crittografici leggeri per sistemi di supporto decisionale con risorse limitate, bilanciando così sicurezza, efficienza energetica e prestazioni senza intervento manuale.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-07
💻 computer science

Optimal Feature Extraction and Prediction for Air Quality Using a Swarm-Refined Hybrid System

Questo studio propone un modello ibrido di previsione della qualità dell'aria che integra SARIMA per l'estrazione dei trend, TCN per la cattura delle dinamiche non lineari e SCSO per l'ottimizzazione degli iperparametri, dimostrando un miglioramento significativo in termini di accuratezza e robustezza rispetto ai metodi tradizionali.

Jiahao Guo, Yingfang Zhu, Huihua Huang, Juyang Liao, Hao Huang2026-09-07
💻 computer science

Robust Non-Invasive Melanoma Early Detection Through Lightweight Self-Supervision and Lesion-Focused Representation Learning

Questo articolo presenta un framework basato su YOLOv11, leggero e robusto, che sfrutta il preaddestramento auto-supervisionato focalizzato sulle lesioni e un classificatore gerarchico a due stadi per ottenere un rilevamento del melanoma non invasivo e ad alta precisione sul dataset HAM10000, mantenendo al contempo la resilienza contro il degrado delle immagini tipico dei dispositivi mobili.

Chen-Hao Peng, Tzu-Kun Lo, Da-Chuan Cheng2026-09-07
💻 computer science

Smart Cities AVNs: Transparent and Privacy-Preserving Cyber Attack Prediction with Explainable Federated Feature Selection

Questo articolo propone un framework di Apprendimento Federato Spiegabile, trasparente e preservante la privacy, per le Reti Veicolari Autonome che integra la selezione delle caratteristiche distribuita e l'IA interpretabile per ottenere una previsione degli attacchi cyber multiclasse ad alta precisione, mantenendo al contempo la località dei dati e l'affidabilità delle decisioni.

Hussein A. Al-Hashimi2026-09-07
💻 computer science

Extended Compositional Learning Algorithm for Synchronous Parallel Automata

Questo articolo presenta un algoritmo di apprendimento composizionale esteso per automi paralleli sincroni che allenta la restrittiva ipotesi di unicità globale sulle azioni di sincronizzazione, consentendo così l'estrazione scalabile e corretta di modelli di componente da sistemi black-box realistici con significativamente meno risorse rispetto agli approcci monolitici.

Mahboubeh Samadi, Aryan Bastany, Hossein Hojjat2026-09-07
💻 computer science

TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion

Questo articolo introduce TAH-GAN, una rete avversaria generativa ibrida consapevole del tempo che integra la codifica temporale di Fourier e il controllo della qualità a doppio gate per generare campioni di malware Android allineati al futuro, affrontando efficacemente il drift concettuale temporale e ottenendo tassi di evasione e coerenza temporale superiori rispetto ai baseline non temporali esistenti.

Daniel Jeremiah, Jalil Md D, Husnain Rafiq2026-09-07
💻 computer science

A 2-Level Stacking Ensemble Framework for Multi-Class Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Feature Extractors and SVM-XGBoost Classifiers

Questo studio propone un framework di ensemble stacking a due livelli che integra le caratteristiche di ResNet152, DenseNet121 e una CNN personalizzata, elaborate tramite PCA e classificate da SVM e XGBoost, per raggiungere un'accuratezza quasi perfetta (0,9997) nella diagnosi della malattia di Alzheimer a quattro classi utilizzando scansioni MRI, superando significativamente gli esistenti modelli di riferimento allo stato dell'arte.

Shashi Kant Mourya, Ajit Kr. Singh Yadav2026-09-07