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A Joint Learning and Optimization Approach for the Two-Stage Stochastic Service Network Design Problem

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione aumentato da reti neurali per il problema computazionalmente intrattabile della progettazione di reti di servizio stocastico a due stadi, dimostrando che una nuova strategia di generazione dati basata sulla perturbazione consente al modello di raggiungere una qualità della soluzione paragonabile alla Sample Average Approximation, offrendo al contempo una migliore scalabilità per i vettori di consolidamento merci.

Ahmad Baubaid2026-10-29
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HADIA KB as an Evidence Preserving Digital Knowledge Infrastructure for Traditional Rice Beer in Jharkhand India

Questo articolo presenta HADIA-KB, un'infrastruttura di conoscenza digitale che preserva le prove, la quale aggrega e mappa i dati scientifici e culturali frammentati sulla birra di riso tradizionale del Jharkhand (Hadia) per mantenere la provenienza delle fonti, evidenziare le lacune documentali regionali e consentire un'esplorazione riproducibile e verificabile per ricercatori e decisori politici.

Mohammad Amir Khusru Amir2026-10-29
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Big Data Applications and Intelligent Decision Support Framework for Study Tourism Market Demand Forecasting

Questo articolo propone il framework BDIDS, un sistema di supporto alle decisioni intelligente basato sui big data che integra la fusione di dati multi-modali e un modello ibrido Transformer-LSTM per superare l'eterogeneità dei dati e il ritardo nelle previsioni, migliorando significativamente l'accuratezza della previsione della domanda turistica e supportando le decisioni sull'allocazione delle risorse.

Ping Yan2026-10-29
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Mastering Baghchal by Self-Play with Deep Reinforcement Learning

Questo articolo presenta una valutazione sistematica di quattro algoritmi di deep reinforcement learning (DQN, REINFORCE, PPO e MuZero) per padroneggiare il gioco da tavolo asimmetrico nepalese Baghchal attraverso l'auto-gioco, rivelando che MuZero raggiunge i tassi di vittoria più elevati tramite la pianificazione basata su un modello, mentre PPO offre il bilanciamento più pratico tra prestazioni ed efficienza computazionale.

Ranjit Raut, Aarav Subedi, Sagun Rai2026-10-29
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Frugal AI Models Show Uneven Accuracy Loss That Threatens Reliable Environmental Decision Making

Questa revisione sistematica di 31 studi rivela che, sebbene i modelli di IA frugale offrano una via accessibile per il processo decisionale ambientale in contesti con risorse limitate, la loro degradazione dell'accuratezza disomogenea e imprevedibile — aggravata da frequenti lacune nella segnalazione della consequenzialità decisionale, nella validazione sul campo e nell'impronta ambientale degli stessi modelli — rende necessario il framework proposto FAEE (Frugal AI Environmental Efficacy) per valutare meglio l'affidabilità e i compromessi.

Nohman Khan, Huma Sikandar, Javed Ali, Ahmed H. Alsharif, Hamad Raza2026-10-29
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The Dual-Use Nature of Large Language Models in Cybersecurity: A Bibliometric Analysis and Critical Review

Questo articolo combina un'analisi bibliometrica di 7.369 documenti con una revisione critica per rivelare che la ricerca sui grandi modelli linguistici nella cybersicurezza è frammentata tra isolati ruoli offensivi e difensivi, spingendo gli autori a proporre un framework a doppio uso accoppiato e otto direzioni di ricerca prioritarie per affrontare la mancanza di valutazione adattiva e di strategie di sicurezza integrate.

Muhammad Sharjeel Aziz, Muhammad Ramzan Ali, Adnan Manzoor, Muhammad Younis, Zulfiya Khabirova2026-10-29
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Sources of Risk in AI Systems Revisited: FCAIR-O, a Faceted Causal Framework and Lightweight Ontology for Risk Management and Assurance

Questo articolo introduce FCAIR-O, un quadro concettuale rivisto e un'ontologia leggera che risolve la conflazione dei ruoli nei modelli di rischio dell'IA stabilendo una struttura causale a dodici nodi con otto sfaccettature ortogonali per migliorare la tracciabilità meccanicistica, la responsabilità e l'assicurazione della gestione del rischio.

Moritz Schneider, André Steimers2026-10-29
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Ethical Hacking as a Capable Guardian Strengthening Cybercrime Prevention and Institutional Trust for Social Stability: Review Article

Questo articolo di revisione sintetizza la ricerca interdisciplinare per sostenere che l'ethical hacking, quando inserito all'interno di robusti quadri giuridici e istituzionali, funge da guardiano capace che previene il crimine informatico e rafforza la fiducia istituzionale, promuovendo così la stabilità sociale nelle società digitalmente dipendenti.

Haitham M Altaany2026-10-29
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Alternative creativity: why generative AI is creative, and why it is not like us

Questo articolo propone la "creatività alternativa" come un meccanismo condiviso di compressione di vasti spazi di possibilità in candidati significativi attraverso una ricerca guidata dal valore, sostenendo che, sebbene l'IA generativa e gli esseri umani operino in modo simile in questo processo, essi divergono fondamentalmente nel modo in cui i loro parametri sottostanti sono plasmati dall'esperienza fisico-sociale rispetto dagli archivi di dati, portando a output creativi distinti e a una nuova logica per la collaborazione uomo-macchina.

Jordi Linares-Pellicer, Carlos Aliaga-Torro, Isabel Ferri-Molla, Juan Izquierdo-Domenech, Joaquin Taverner2026-10-29