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Conflict aware abstention does not improve selective accuracy over confidence ranking in FEVER claim verification

Questo articolo dimostra che, sebbene l'astensione consapevole del conflitto nella verifica delle affermazioni in FEVER fornisca una razionale interpretabile per la sospensione delle risposte, essa non riesce a migliorare l'accuratezza selettiva rispetto al ranking basato sulla confidenza standard a livelli di copertura corrispondenti e si comporta scarsamente quando applicata a prove scientifiche.

Venil Pandian2026-10-21
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SciFilter: A Metadata-Driven Approach to Registry-Aligned Screening of Scholarly Publication Sources at Scale

Questo articolo introduce SciFilter, un sistema open-access basato sui metadati che automatizza lo screening scalabile delle fonti di pubblicazioni accademiche allineando i dati bibliografici con registri nazionali come JUFO e il Registro Norvegese, raggiungendo un'elevata accuratezza (precisione 0,95, richiamo 0,96) e affidabilità (Kappa di Fleiss 0,94) rispetto ai benchmark curati da esseri umani.

Abiodun Afolayan Ogunyemi, Merja Bauters, Emmanuel Ayo Orisadare2026-10-21
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A Leakage-Safe Block-Disjoint Benchmark and Diversity-Driven Stacking Ensemble for Multi-Class IoT Botnet Traffic Classification: An Analytical and Empirical Study on the N-BaIoT Dataset

Questo articolo affronta la pervasiva fuga di dati nei benchmark N-BaIoT causata dalle suddivisioni casuali a livello di riga, introducendo un protocolo di valutazione a blocchi disgiunti e un ensemble di stacking guidato dalla diversità, dimostrando che mentre i modelli lineari standard collassano sotto rigorosi vincoli temporali, gli alberi di potenziamento del gradiente e gli ensemble accuratamente costruiti ottengono una robusta classificazione multi-classe delle botnet con spiegazioni teoricamente fondate per la loro dinamica di prestazione.

Jeeva Arumugam, Nagarajan Ramalingam2026-10-21
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AI-Enabled UAV Ecosystems: A Framework-Driven Review of Autonomy, Communication, Energy, and Governance

Questo articolo presenta una revisione basata su un framework degli ecosistemi di UAV abilitati dall'IA che introduce tre modelli analitici per sintetizzare la ricerca frammentata su autonomia, comunicazione ed energia, identificando infine modelli di progettazione e direzioni future attraverso diversi settori applicativi.

Julien El Amine, Ersin Elbasi, Chamseddine Zaki, Ahmet E. Topcu, Louai Saker, Badih Baz, Nour Moustafa, Abbass Nasser2026-10-21
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A Robust Fractional Fourier-Domain Image Encryption Framework Integrating Hessenberg Decomposition and Hybrid Chaotic Maps

Questo articolo propone un framework di cifratura d'immagine robusto ed efficiente che integra la Trasformata di Fourier Frazionaria, la decomposizione di Hessenberg e mappe caotiche ibride all'interno di un processo di confusione-diffusione a tre stadi per raggiungere un'elevata sicurezza contro vari attacchi, mantenendo al contempo una bassa complessità computazionale.

Arabind Kumar2026-10-21
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FedSS: Shareability-Aware Privacy-Preserving Federated Learning for Sports Recognition

Il documento propone FedSS, un framework consapevole della condivisibilità per l'apprendimento federato con privacy differenziale nel riconoscimento sportivo che condivide selettivamente la semantica sportiva trasferibile mantenendo localmente il contesto specifico del client per mitigare la distorsione da clipping e migliorare il compromesso tra privacy e utilità.

Jiahui Lin, Jie Wu, Ke Sun, Yuanyuan Huang2026-10-21
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Repair Evidence Resolution: Separating Prediction, Structural Resolution, and Transfer in Automated Patch Correctness Assessment

Questo articolo introduce il Repair Evidence Resolution (RER), un framework che sposta la valutazione automatizzata della correttezza delle patch dai puramente metriche predittive a un'analisi strutturale del fatto che le evidenze possano effettivamente separare riparazioni corrette da quelle errate, rivelando che anche gli valutatori ad alte prestazioni spesso si affidano a evidenze che non riescono a risolvere specifiche rivendicazioni di riparazione.

2026-10-21
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Auditable Acceptance of LLM-Generated Code:An Evidence-Based Testing Architecture and Multi-Source Evaluation

Questo articolo introduce l'Intelligent Testing Infrastructure (ITI), un'architettura basata sull'evidenza che collega i risultati di verifica ai candidati di codice per consentire decisioni di accettazione verificabili, dimostrando la sua capacità di ridurre l'overhead di verifica e i falsi accetti, evidenziando al contempo la necessità di un'adjudicazione indipendente per confermare i miglioramenti nella discriminazione della correttezza.

Zhiyuan Li, Li Feng, Yurui Feng, Chaofan Ji, Jian Xu, Chen Chen2026-10-21
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Coal Mine Drill Pipe Detection Algorithm Integrating Large-Kernel Separation and Coordinate Locking Mechanisms

Questo articolo propone un algoritmo di rilevamento dei tubi di perforazione basato su YOLO11n leggero per complessi ambienti di miniere di carbone sotterranee, che integra la Large Separable Kernel Attention e la Coordinate Attention per migliorare la robustezza delle caratteristiche contro l'occlusione e le variazioni di illuminazione, insieme a una perdita InterpIoU per migliorare l'accuratezza della regressione per target sottili, ottenendo una generalizzazione superiore, tassi di errore ridotti e elevate velocità di inferenza in tempo reale.

Canjun Xiao, Zaisheng Jiang, Chenyu Wang, Junxiang Yang, Siliang Zheng, Youping Li, Dongdong Chen, Shengrong Xie2026-10-21