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💻 informatica

Do Machine Learning–Guided Proactive Full Capacity Protocols Mitigate Emergency Department Overcrowding? A Simulation-Based Evaluation

Questo studio dimostra che un protocollo di capacità piena proattivo guidato dal machine learning, che prevede l'affollamento con sei ore di anticipo, riduce significativamente il tempo in cui i dipartimenti di emergenza trascorrono sopra le soglie di affollamento e accorcia la durata del protocollo rispetto all'attivazione reattiva convenzionale, sebbene non migliori significativamente i tempi di attesa complessivi o la durata della degenza.

khalid Aram, Orhun Vural, Bunyamin Ozaydin, James Booth, Abdulaziz Ahmed2026-10-20
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False Proximity: Frozen Code Embeddings Invert Similarity on Behaviourally Divergent Mutant Pairs

Questo articolo dimostra che gli embedding di CodeBERT congelati invertono sistematicamente i segnali di similarità per coppie di mutanti comportamentalmente divergenti, assegnando loro erroneamente un punteggio di maggiore somiglianza rispetto a codice genuinamente equivalente, rivelando così che tali embedding riflettono la prossimità superficiale piuttosto che l'equivalenza comportamentale e richiedono un fine-tuning contrastivo o una verifica basata sull'esecuzione per un'analisi del codice affidabile.

Keletso J. Letsholo, Nourchene Elleuch Ben Ayed, Achraf Ghorbel, Muath Alrammal2026-10-20
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A Risk-Aware Explainable Multi-Agent Decision Intelligence Framework for Human-Centric Predictive Maintenance in Smart Manufacturing

Questo articolo propone un framework di intelligenza decisionale multi-agente, consapevole del rischio e spiegabile, che integra il deep learning, la logica fuzzy e il processo decisionale multicriterio per fornire raccomandazioni di manutenzione predittiva affidabili, interpretabili e azionabili per motori turboventola utilizzando il dataset NASA C-MAPSS.

Naman Bafna, Pranav Kumar D, Prathap Rudra Boppuru2026-10-20
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Structured Semantic Prototype-Guided Multi-Source Multimodal Sentiment Analysis with Fine-Grained Gating and Disagreement Decomposition

Il documento propone SPG-MSA, un nuovo framework di analisi del sentiment multimodale che sfrutta prototipi semantici strutturati, un meccanismo di gating consapevole della qualità e rami specifici per la relazione per modellare efficacemente prove allineate, complementari e discordanti attraverso le modalità testuale, visiva e OCR, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte su dataset benchmark.

Linxuan Song2026-10-20
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A Visually Guided Sound Source Separation and Localization System for Musical Instrument Videos

Questo articolo presenta un framework di deep learning modulare che integra il rilevamento visivo basato su YOLOv8 con reti neurali specifiche per classe per separare e localizzare con successo singoli strumenti musicali, inclusi strumenti persiani sottorappresentati, da miscele video reali a singolo canale.

Seyedeh Sogand Hashemi, Masoudreza Aghabozorgi Sahaf, Mohammadreza Asadi2026-10-20
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Frequency-Regularized Partial Heat Routing for Efficient Pollen Recognition

Questo articolo propone il Frequency-Regularized Partial Heat Routing, un framework di ottimizzazione consapevole della ridondanza per l'architettura vHeat che migliora significativamente l'efficienza del riconoscimento del polline riducendo i parametri e il costo computazionale, mantenendo al contempo un'elevata accuratezza attraverso il routing selettivo dei canali e la regolarizzazione nel dominio delle frequenze.

Hongyu Song, Bao Shi, Jingping Yang, XinRu Zhang, Yuan Xue, Mengfei Wang2026-10-20
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Explainable graph reinforcement learning for resilience assessment and self-healing decision-making in distribution networks

Questo articolo propone un framework di apprendimento per rinforzo su grafi spiegabile che integra reti di attenzione su grafi con un agente soft actor–critic per ottenere decisioni di auto-riparazione quasi ottimali e a livello di millisecondi nelle reti di distribuzione, fornendo al contempo un ragionamento trasparente e interpretabile per la fiducia degli operatori.

YeHaoXiang Liu, Chizhen Wang2026-10-20
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A Lightweight Blockchain-Assisted Framework for Privacy-Preserving Healthcare Using Hybrid AES–RSA Encryption

Questo articolo propone un framework sanitario leggero e assistito da blockchain che utilizza una crittografia ibrida AES–RSA e alberi di Merkle per proteggere la condivisione dei dati medici, dimostrando al contempo un'efficienza superiore nella generazione delle chiavi, nella costruzione delle prove e nella verifica rispetto agli esistenti schemi di ri-crittografia proxy e di prova a conoscenza zero.

Shubhangi Dongre, Sandeep Kumar Raghuwanshi, Kanak Saxena2026-10-20
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Knowledge Graph Representations for Robust Patient Stratification under Unknown Missingness Mechanisms: a Comparative Computational Study

Questo studio dimostra che gli embedding di grafi di conoscenza forniscono una stratificazione dei pazienti più robusta e stabile rispetto alle pipeline tradizionali basate sull'imputazione in presenza di meccanismi di mancanza ignoti, in particolare nei dati clinici specialistici dove i valori mancanti sono spesso Missing Not At Random (MNAR).

Francesco Orciuoli, Giuseppe Murdaca2026-10-20
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From Ethical Principles to Governable Action: A Priority Architecture for Context-Sensitive Normative Governance of Large Language Models

Questo articolo introduce la Priority Architecture (PA), un metamodello che esternalizza la governance normativa sensibile al contesto per i grandi modelli linguistici trasformando principi etici astratti in una catena di applicazione tracciabile e deterministica, dimostrando attraverso test empirici che questo approccio migliora significativamente la conformità alle policy rispetto ai soli metodi basati su prompt.

Michael Bächle2026-10-20