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💻 computer science

Voice Tone-Based Emotion Detection Using Deep Learning: A Hybrid Transformer–CNN–BiLSTM Framework with Multi-Feature Fusion

Questo articolo presenta un framework di deep learning ibrido che integra strati CNN, Transformer e BiLSTM con una fusione multi-caratteristica per raggiungere prestazioni allo stato dell'arte nel riconoscimento delle emozioni nel parlato attraverso cinque dataset benchmark, dimostrando una robusta generalizzazione e miglioramenti significativi dell'accuratezza rispetto ai baseline esistenti.

ANUSHREE RAJ, PALLAVI M O, Aishwarya D Shetty, Athokpam Bikramjit Singh, K. Annapoorneshwari Shetty2026-07-14
💻 computer science

The StackPip Framework for Hybrid Ensemble Learning in Stellar Classification

Questo studio propone il framework StackPip, un approccio di apprendimento ensemble ibrido che utilizza un classificatore di stacking sul dataset SDSS DR-17, il quale ha raggiunto un'accuratezza del 98% nella classificazione degli oggetti celesti in galassie, stelle e quasar, superando vari modelli di apprendimento automatico individuali.

Smaranika Mohapatra, Kusumlata Jain, Harish Kumar Pamnani, Ananya Wadhwa, Kanika Mittal2026-07-14
💻 computer science

BayesMem-CD: Bayesian Temporal Memory Networkfor Uncertainty-Aware Dynamic Community Detection

Il documento propone BayesMem-CD, un framework bayesiano basato sulla memoria che integra l'inferenza probabilistica con la regolarizzazione temporale per ottenere un rilevamento di comunità dinamico consapevole dell'incertezza, bilanciando efficacemente la stabilità rispetto al rumore con la sensibilità ai cambiamenti strutturali genuini.

Daozheng Qu, Yanfei Ma, Liang Zhang, Yibo Wang2026-07-14
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AraCoT-Agent: Arabic Chain-of-Thought Distillation for Agentic Reasoning

Il documento presenta AraCoT-Agent, un framework che destilla capacità di ragionamento strutturato in modelli arabi utilizzando un dataset filtrato di alta qualità (AraCoT) e un obiettivo di addestramento pesato tramite ricompensa, ottenendo un miglioramento relativo del 55,7% sul nuovo AraAgent-Bench e riducendo significativamente il divario di ragionamento tra i modelli linguistici di grandi dimensioni arabi e inglesi.

Mohamed Ali Farag2026-07-14
💻 computer science

Continuous Degradation Representation Learning for Remaining Useful Life Prediction

Il documento propone CoDeR, un framework di apprendimento della rappresentazione del degrado continuo che integra un Dual-axis Coupled Transformer Encoder e un modulo di apprendimento contrastivo consapevole del tempo per superare i limiti delle rappresentazioni frammentate nei modelli di deep learning esistenti, ottenendo così previsioni più accurate della vita utile residua per i motori aeronautici.

Wei Li, Ruitao Ning, Shilin He, Bo Li, Zhidong Zhang2026-07-14
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Rethinking Time Series with Kolmogorov-Arnold Networks: A Systematic Review

Questa revisione sistematica valuta l'idoneità delle Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) per l'analisi delle serie temporali, concludendo che, sebbene eccellano nella previsione interpretabile a breve orizzonte con pattern fluidi in vari domini, la loro applicazione attuale è limitata dall'evidenza eterogenea, dalle sfide nel gestire dipendenze a lungo raggio e cambiamenti di regime, e dalla necessità di benchmark standardizzati e una rigorosa validazione dell'interpretabilità.

Antoni Mól, Dariusz Jemielniak, Leon Ciechanowski2026-07-14
💻 computer science

GRAD-Net: A Unified Pathology-Guided Framework for Automated Diabetic Retinopathy Grading

Questo articolo introduce GRAD-Net, un framework di deep learning unificato guidato dalla patologia che integra meccanismi di attenzione sensibili alle lesioni e l'aggregazione di caratteristiche multi-scala per raggiungere un'accuratezza allo stato dell'arte e l'interpretabilità clinica nella classificazione automatizzata della retinopatia diabetica.

Dhaval Modi, Falgun Thakkar2026-07-14
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CRC-LS-MOCBO: Safe multi-objective causal Bayesian optimization under uncertain causal structures

Questo articolo introduce CRC-LS-MOCBO, un framework di ottimizzazione bayesiana causale multi-obiettivo sequenziale che garantisce interventi sicuri sotto strutture causali incerte integrando l'incertezza del grafo dei candidati, prior pesati sulla stabilità e la calibrazione del rischio conforme per minimizzare le violazioni dei vincoli massimizzando al contempo i guadagni dell'obiettivo.

Wu JunJie2026-07-14
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HybridPII: A Tunable High-Recall Ensemble for Automated PII Detection and Privacy Risk Assessment in Compliance-Critical Applications

Questo articolo introduce HybridPII, un modello ensemble ibrido regolabile che combina regex pesati e NER multi-modello per ottenere un richiamo superiore per il rilevamento automatizzato di PII, affrontando specificamente la necessità critica di minimizzare i falsi negativi nelle applicazioni di privacy critiche per la conformità.

Soni Sweta, Arunabh Kshitij Kshitij2026-07-14