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💻 computer science

FL-SNNIDS: Federated Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Intrusion Detection in Agricultural SDN-IoT Networks

Questo articolo propone FL-SNNIDS, un framework di reti neurali spiking federate che consente un rilevamento delle intrusioni efficiente dal punto di vista energetico, a bassa latenza e preservante la privacy per le reti SDN-IoT agricole con risorse limitate, ottenendo un'elevata accuratezza attraverso l'addestramento collaborativo del modello senza lo scambio di dati grezzi.

Selma Amrani, Chirihane Gherbi, Khedidja Medani, Hakim Mabed2026-07-30
💻 computer science

A Bibliometric Review of Emerging Trends and  Strategic Mapping of Defense Mechanisms in Large Language Models from 2024 to 2026

Questa revisione bibliometrica di 137 articoli di alta qualità dal 2024 al 2026 mappa il panorama in rapida evoluzione dei meccanismi di difesa dei modelli linguistici di grandi dimensioni, identificando i principali spostamenti tematici verso il rilevamento delle vulnerabilità e il benchmarking, evidenziando al contempo le lacune critiche nelle infrastrutture di valutazione che pongono rischi di governance per gli impieghi ad alto rischio.

Sebastián Vargas-Yáñez, Sergio Tobón2026-07-30
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Multi-View Camera Perception System for Variant-Aware Automated Vehicle Inspection and Defect Detection

Questo articolo presenta l'Automated Vehicle Inspection (AVI), un sistema di deep learning multi-vista che integra l'imaging sincronizzato a 360 gradi con modelli di rilevamento specializzati e un motore basato su regole per ottenere una verifica dei veicoli e un rilevamento dei difetti ad alta precisione e consapevole delle varianti, con una capacità di 3,3 veicoli al minuto.

Yash Kulkarni, Raman Jha, Renu Kachhoria2026-07-30
💻 computer science

Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features

Questo articolo presenta una pipeline di apprendimento automatico basata sui dati che migliora significativamente l'accuratezza della classificazione tra introversi ed estroversi al 91,90% attraverso l'ingegnerizzazione di tre caratteristiche comportamentali composte e la valutazione di 13 algoritmi, dimostrando che i K-Nearest Neighbors offre le prestazioni migliori all'interno di un quadro statisticamente robusto.

MEERA SOLGAMA, ZEELKUMAR BHAVSAR2026-07-30
💻 computer science

Automatic Discovery of Intra-Class Sub-Structure for Supervised Tabular Classification: Offline Clustering vs. Joint Sub-Center Training

Questo rigoroso studio empirico dimostra che, sebbene il convenzionale clustering offline delle caratteristiche penultime per scoprire la sottostruttura intra-classe sia inaffidabile e spesso degradi le prestazioni della classificazione tabulare, un approccio di addestramento a sottocentri congiunto ed end-to-end mitiga efficacemente tali rischi, sebbene gli autori concludano che non esista attualmente alcuna euristica robusta per prevedere quando tale scoperta di sottostruttura sia benefica.

Seyed Ali Zaribaf, Mohammad Roustaei2026-07-30
💻 computer science

An automated pipeline for biomedical research hotspot mining integrating contextual embeddings and temporal citation ranking: a case study in cataract research

Questo articolo presenta una pipeline completamente automatizzata che integra embedding contestuali BioBERT, clustering ibrido e classificazione temporale delle citazioni per mappare efficacemente i paesaggi della ricerca biomedica e identificare hotspot in evoluzione, come dimostrato attraverso un caso di studio completo sulla ricerca sulla cataratta.

Xiaoming Wu, Keqiang Wang, Xiujing Shi, Yuan Ni, Guoxin Wang, Dongle Liu, Jiajun Sun, Zhen Guo2026-07-30
💻 computer science

Global Interaction Modeling with Human Knowledge for Important Traffic Objects Identification

Questo articolo propone un nuovo framework per l'identificazione di oggetti del traffico rilevanti che sfrutta la modellazione dell'interazione globale in Bird's-Eye View e un approccio di pre-addestramento contrastivo linguaggio-movimento per integrare la conoscenza umana, superando così i limiti dei metodi visivi 2D esistenti nel ragionamento spazio-temporale e nella comprensione dinamica.

Yiming Huang, Faliang Chang, Chunsheng Liu, Penghui Hao, Jun Zhou2026-07-30
💻 computer science

CATD-LPT-CFPM- Cluster Aware Top-Down Linear Prefix Tree for Closed Frequent Pattern Mining

Il documento propone il framework CATD-LPT-CFPM, che migliora il mining di pattern frequenti chiusi raggruppando le transazioni per ridurre lo spazio di ricerca e impiegando una strategia di pruning multi-livello con un meccanismo di Top-Down Closedness Pruning per minimizzare l'elaborazione ridondante e l'uso della memoria, nonostante comporti un certo overhead dovuto al clustering e alla costruzione dell'albero.

M Sinthuja, P Saranya, M. Diviya2026-07-30
💻 computer science

Canonical Alignment and Weighted Neural Network for Autonomous Part Defect Identification in 3D Point Clouds

Questo articolo propone un framework potenziato basato su PointNet per l'identificazione autonoma di difetti in nuvole di punti 3D che utilizza l'allineamento canonico deterministico basato su SVD e la perdita di cross-entropia pesata per superare la variabilità geometrica e lo squilibrio delle classi, ottenendo un'accuratezza migliorata e una ridotta latenza di inferenza per l'ispezione industriale in tempo reale.

Qingze Zou, ElHussein Shata, Baihui Chen, Yuebin Guo2026-07-30
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Atmospheric Turbulence-Driven Chaotic Cloud Drift Optimization for Feature Selection and Forecasting

Questo articolo propone l'algoritmo Chaotic Improved Cloud Drift Optimization (CI-CDO), una nuova metaeuristica potenziata dalla dinamica della turbolenza atmosferica e dalle mappe caotiche, che dimostra prestazioni superiori nella risoluzione di problemi di ottimizzazione benchmark, nella selezione di sottoinsiemi di caratteristiche ottimali per la classificazione e nella previsione di dati ambientali reali.

Abdelmonem M. Ibrahim, Doaa A. Fakhry, Ahmed Abdel-Monsef Allam2026-07-30