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💻 computer science

Research Hotspots and Trend Analysis in AI-Enabled Accessible Design: Identification of Core Areas, Evolution of Future Trends, and Visualization through Knowledge Graphs

Questo articolo impiega analisi bibliometriche e di mappatura della conoscenza di dati provenienti da Web of Science (2000–2025) per tracciare l'evoluzione del design accessibile abilitato dall'IA dalla fattibilità ingegneristica all'usabilità contestuale, identificando i pilastri centrali della ricerca, hotspot emergenti come l'IA generativa e la standardizzazione XR, e proponendo un quadro completo Utente–Scenario–Tecnologia per una futura governance sostenibile.

Yuang Liu, Yunqing Wan2026-09-05
💻 computer science

Carbon Footprint and Carbon-Aware Selection of Document-Oriented, Relational, and Hybrid Object-Relational Storage for Image-Based Time-Series Workloads in Green IoT

Questo articolo analizza le prestazioni del carbon footprint di MongoDB, PostgreSQL/TimescaleDB e di un approccio ibrido PostgreSQL+MinIO per carichi di lavoro di serie temporali basati su immagini nel contesto del green IoT, rivelando un crossover delle emissioni dipendente dalla risoluzione in cui MongoDB è il più sostenibile per risoluzioni inferiori (fino a 1440p), mentre l'approccio ibrido eccelle a risoluzioni più elevate (4K e superiori) grazie allo storage disaccoppiato, fornendo in ultima analisi un framework decisionale consapevole del carbonio per la selezione delle architetture di storage nel monitoraggio edilizio sostenibile.

Alfa Ryano Yohannis, Alexander Waworuntu2026-09-04
💻 computer science

Multi-View Aggregation Transformer with Contrastive Learning for 3D Shape Retrieval

Questo articolo propone il Multi-View Aggregation Transformer (MVAT), un framework con allineamento geometrico che integra l'attenzione multi-vista gerarchica, moduli di modulazione del canale specializzati e una metrica di similarità del coseno assoluta per raggiungere prestazioni allo stato dell'arte nel recupero di forme 3D attraverso molteplici benchmark.

Ze Zhang, Xiaojun Wu, Chenxi Wu, Guoyuan Liang2026-09-04
💻 computer science

DDAN: A Dense Dual-Attention Network with Physics-Informed Loss for Robust Multi-Type Optical Image Denoising

Questo articolo introduce la Dense Dual-Attention Network (DDAN), un framework di deep learning physics-informed che raggiunge prestazioni state-of-the-art nella rimozione robusta di rumore ottico additivo, moltiplicativo e ibrido integrando blocchi densi residui con meccanismi di dual attention e una funzione di perdita composita specializzata.

Slim Rouabah, Rabah Abdelkader, Meziane Kaci, Salem Merabti, Hassane Ezziane, Youcef Naas2026-09-04
💻 computer science

Attention-Enhanced Temporal Convolutional Network for Continuous Word-Level Indian Sign Language Recognition

Questo articolo propone un framework di Rete Convoluzionale Temporale (TCN) potenziata dall'attenzione per il riconoscimento continuo di parole della lingua dei segni indiana che sfrutta Mediapipe per l'estrazione dei landmark e convoluzioni dilatate per catturare efficacemente le caratteristiche spazio-temporali, dimostrando prestazioni superiori rispetto a modelli BiGRU, BiLSTM e ibridi su un dataset specializzato.

Aswani Sivan¹, E. Chandra Eswaran¹2026-09-04
💻 computer science

CP-GOF: A Center-Object-Faithful and Age-Aware Training-Time Pruning Method for Gaussian Opacity Fields

Il documento propone CP-GOF, un metodo di pruning durante l'addestramento per i Gaussian Opacity Fields che utilizza una misura di importanza basata su una media mobile esponenziale a costo zero e sensibile all'età, insieme a un meccanismo di protezione del centro, per eliminare i Gaussiani ridondanti preservando la fedeltà geometrica e riducendo l'overhead di archiviazione.

Yudai Wang, Dekang Yao, Liyan Qin, Yingao Liu, Fanggui Cai, Zhiying Cui, Zan Wang2026-09-04
💻 computer science

A Study on the Intelligent Recommendation of Interdisciplinary Student Innovation and Entrepreneurship Projects Integrating Knowledge Graphs and Graph Neural Networks

Questo articolo propone il modello KG-GNN-IPR, che integra grafi di conoscenza e reti neurali a grafo per migliorare l'accuratezza, la robustezza e la spiegabilità dei raccomandazioni per progetti interdisciplinari di innovazione e imprenditorialità studentesca, sfruttando efficacemente dati educativi eterogenei e la complementarità delle competenze multi-hop.

Yanhong Wu¹, Lina Guo¹, Qi Li¹, Chengyu Sun2026-09-04
💻 computer science

Zero-Harm Feature Calibration and Adaptive Boundary Query for Tiny Object Detection

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione congiunta per il rilevamento di oggetti minuscoli che combina la Calibrazione delle Caratteristiche Zero-Harm (ZFC) per prevenire il collasso della rappresentazione e uno Statistical Boundary Allocator (SBA) per l'assegnazione adattiva delle query, raggiungendo prestazioni state-of-the-art su AI-TOD-V2 e VisDrone-DET2019 riducendo significativamente i costi computazionali.

Yingying Zhai, Chang He, Zhi Wang, Zezheng Feng, Bin Wang, Xiaochun Yang2026-09-04
💻 computer science

ESLA: Empirical and Semantic Label Alignment for Multi-Source NER Transfer in Unlabeled Target Domains

Il documento introduce ESLA, un framework che combina la coerenza della predizione empirica e le rappresentazioni semantiche per allineare etichette di Named Entity Recognition eterogenee attraverso molteplici domini sorgente, consentendo un efficace trasferimento cross-domain verso domini target non etichettati senza richiedere la supervisione dell'addestramento lato target.

Xiaobo Zhang, Congqing He, Ying He, Jian Peng, Dajie Fu, Tien-Ping Tan2026-09-04