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💻 computer science

Multi-Scale Attention-Enhanced EfficientNet for Automated Gleason Grading of Prostate Cancer

Questo studio introduce la Multi-Scale Efficient Attention Convolutional Network (MSEACN), un modello di deep learning basato su EfficientNetB7 e meccanismi di doppia attenzione che raggiunge prestazioni allo stato dell'arte con un'accuratezza del 97,69% e un punteggio di Cohen's Kappa di 0,98 per la classificazione automatizzata del grado di Gleason del tumore alla prostata utilizzando il dataset PANDA.

Olushola Olawuyi, Serestina Viriri, Samson Akinpelu2026-09-04
💻 computer science

Fourier Double Gate Physics-Informed Neural Networks for Multiscale PDE Solutions and Spatiotemporal Field Modeling

Questo articolo propone la Fourier Double Gate Physics-Informed Neural Network (FDG-PINN), che integra la codifica di caratteristiche di Fourier multiscala, un'architettura Double Gate e la pesatura adattiva della perdita per superare il bias spettrale e lo squilibrio del gradiente, ottenendo così un'accuratezza superiore nella risoluzione di equazioni differenziali alle derivate parziali multiscala e nella ricostruzione di complessi campi termici spazio-temporali.

Guangzheng Zhu, Changgui Gu, Hailing Wang2026-09-04
💻 computer science

An Expert System to Generate Domain-Specific Programs using Natural Language Processing

Questo articolo propone un sistema esperto specifico per un dominio che sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale per generare automaticamente codice sorgente eseguibile a partire dai requisiti dell'utente, dimostrando che limitare l'ambito di applicazione migliora significativamente l'accuratezza e l'affidabilità dei programmi generati.

Abdo Talab ALGhazali, Sameer Kharaman, Mohammed Mazen AlMahayri2026-09-04
💻 computer science

Exploring Digital Pathology for Tongue Tumour Tissue analysis using machine vision Techniques: An automated Approach

Questo articolo propone un framework di patologia digitale automatizzata che utilizza un nuovo modello di Rete Neurale Convoluzionale con Contrasto Migliorato (CSCNN) e tecniche avanzate di pre-elaborazione delle immagini per classificare e graduare accuratamente i tessuti tumorali della lingua, raggiungendo un tasso di accuratezza del 98% che supera gli esistenti modelli di transfer learning allo stato dell'arte.

Prabhakaran M, Malathy Chidambaranathan, Gayathri M, Protyusha GB2026-09-04
💻 computer science

An Attention-Guided Transfer Learning Framework for Automated Basal Cell Carcinoma Diagnosis from Histopathological Images

Questo studio propone un framework di transfer learning guidato dall'attenzione che integra un meccanismo di attenzione ibrido canale-spaziale con l'architettura EfficientNet-B2 per ottenere alta accuratezza, robustezza e interpretabilità nella diagnosi istopatologica automatizzata del carcinoma basocellulare.

Alireza Fallahi, Soussan Irani, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou2026-09-04
💻 computer science

Dialogical Epistemic Auditing: Tracing Inferential Commitments Across Conversational Turns in Large Language Models

Questo articolo propone l'«auditing epistemico dialogico», un framework qualitativo per tracciare come i grandi modelli linguistici mantengano o alterino i propri impegni inferenziali attraverso i turni conversazionali, dimostrando attraverso una serie di casi che i modelli esibiscono spesso una coerenza asimmetrica preservando narrazioni non documentate mentre ritrattano affermazioni fattuali.

Giulio Vidotto2026-09-04
💻 computer science

A Dead Link Is Not Lost Code: Separating Repository Reachability from Deposit Availability in Zenodo Software Citations

Questo studio analizza 3.837 citazioni di software su Zenodo per dimostrare che, sebbene la maggior parte dei file archiviati rimanga accessibile anche quando i relativi repository di codice sorgente diventano irraggiungibili, una parte significativa di citazioni interrotte deriva da puntatori ai repository non più esistenti piuttosto che dalla perdita del software, evidenziando una distinzione critica tra la disponibilità del repository e l'integrità del deposito.

Emil Huseynov2026-09-04
💻 computer science

Iterative tensor network transformations for element-wise evaluation of elementary and filtering functions

Questo articolo introduce le Iterative Tensor Network Transformations (ITNTs), un nuovo framework che consente una valutazione efficiente, elemento per elemento, di funzioni non lineari direttamente su dati tensor train compressi, superando così i precedenti limiti nell'applicazione delle reti tensoriali a compiti generali di data science e di ottimizzazione su larga scala.

Tomohiro Hashizume, Xiao Wang, Pia Siegl, Dieter Jaksch2026-09-04
💻 computer science

Signing Twice Is Forever: State-Management Discipline for Stateful Hash-Based Signatures Under Operational Faults

Questo articolo valuta le discipline di gestione dello stato per le firme basate su hash con stato (XMSS e LMS) sotto guasti operativi, dimostrando che solo le strategie di rivendicazione transazionale prevengono il riutilizzo catastrofico della chiave, rivelando al contempo che la protezione dal rollback degli snapshot richiede ancoraggi monotonici esterni e che il leasing a lotti offre l'unica soluzione sicura e a bassa latenza per LMS, nonostante i significativi penalità di prestazione nelle librerie software non patchate.

Arpan Sharma2026-09-04
💻 computer science

Algebraic Prognostics via fr-Codes: Tracking Truncated Factor Dimensions in Turbofan Degradation

Questo articolo propone un framework prognostico algebrico privo di addestramento, che utilizza codici fr e gruppi finitamente presentati per tracciare il degrado dei motori turboventola quantizzando i dati dei sensori in stati discreti e monitorando i cali nella dimensione di un'algebra di fattori troncata come indicatore deterministico per la previsione della vita utile residua.

MAKSIM KHOTINSKIY2026-09-04