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💻 computer science

C3Q-MARL: A Framework for UAV SwarmConnectivity and Collision Avoidance

Questo articolo introduce C3Q-MARL, un framework consapevole della connettività che integra il controllo della topologia basato sulla teoria dei grafi con un modulo di ottimizzazione ispirato al QAOA nel multi-agent reinforcement learning per migliorare la coordinazione degli sciami di UAV, l'evitamento delle collisioni e la preservazione della connettività in condizioni di osservabilità parziale e vincoli di comunicazione.

Mazyar Taghavi, Javad Vahidi2026-07-10
💻 computer science

Scale-Dependent Performance of YOLOv12 andYOLOv11 for Automated Blood Cell Detection: A Controlled Benchmark on BCCD

Questo studio presenta il primo benchmark scala per scala delle varianti YOLOv11 e YOLOv12 sul dataset BCCD, rivelando che, sebbene la loro prestazione media complessiva sia quasi identica, YOLOv12 eccelle nella scala nano per applicazioni critiche per la latenza, mentre YOLOv11 la supera nelle scale media e grande, indicando che la selezione del modello dovrebbe essere guidata da specifici requisiti di scala e richiamo piuttosto che da un'ipotesi uniforme di superiorità.

Wenxi Tang, Yu Miao, Xiafang Chen2026-07-10
💻 computer science

RLHOARNet: A MONAI-Based 3D U-Net withLightweight Residual Boundary Refinement forMulti-Modal Brain Tumor Segmentation

Questo articolo introduce RLHOARNet, un'architettura 3D U-Net basata su MONAI che presenta un modulo di raffinamento dei bordi residuo leggero che raggiunge prestazioni allo stato dell'arte e velocità di inferenza in tempo reale per la segmentazione multi-modale dei tumori cerebrali sul dataset BraTS 2020.

A Divyashree, Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha2026-07-10
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FedHyperM: Modality-Sensitive Federated Hypergraph Learning for Heterogeneous Multimodal Edge Intelligence

FedHyperM è un framework di apprendimento federato che preserva la privacy per i dispositivi edge che affronta l'eterogeneità delle modalità impiegando una predizione basata su ipergrafi e un'aggregazione sensibile alla modalità per superare significativamente i baseline esistenti in termini di accuratezza e F1-score.

Qibin Zhou, Jianqi Shi, Boon Xian Chai, Rifai Chai, Xin Li, Di Guo2026-07-10
💻 computer science

Quantitative Evaluation of APT Attack and Defense Effectiveness based on Variable Fuzzy Sets

Questo articolo propone il modello APT-VFSEA, che utilizza insiemi fuzzy variabili per valutare quantitativamente l'efficacia degli attacchi e delle difese contro le minacce persistenti avanzate (APT) affrontando la loro inerente incertezza e complessità, con una validazione sperimentale che ne dimostra l'accuratezza rispetto a scenari reali.

Xiang Long, Jingyuan He, Haili Sun, Lansheng Han2026-07-10
💻 computer science

Adaptive Selection of MICE Algorithm Parameters: A Case Study on Pulmonary Function Value Prediction Models

Questo studio propone un metodo di selezione adattiva per i parametri dell'algoritmo MICE basato sugli indicatori della funzione polmonare, dimostrando che tale strategia supera l'interpolazione PCHIP nel mantenere una prestazione predittiva stabile e nel catturare efficacemente le correlazioni multivariate in dataset COPD con tassi di dati mancanti variabili.

Yeonghui Gang, Myung-Mo Lee, Jucheol Moon, Hongjun Kim2026-07-10
💻 computer science

From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems

Questo articolo introduce il framework Oversight-to-Control (O2C), un modello socio-tecnico composto da sei funzioni e condizioni di supporto, per diagnosticare perché la supervisione umana spesso non riesce a raggiungere un controllo efficace nei sistemi di IA ad alto rischio, analizzando gli strumenti normativi e i casi reali in cui l'interpretazione e l'intervento tempestivo falliscono frequentemente.

Karim Hardy2026-07-10
💻 computer science

Quantum-Resilient DICOM Image Secret Sharing with Quasi-Periodic Unitary Scrambling and Hypergraph Authentication

Questo articolo propone AJIT, un framework ibrido classico-quantistico ad alta fedeltà che garantisce la condivisione sicura e l'autenticazione multiparte di immagini mediche DICOM, resistenti agli attacchi quantistici, combinando la compressione basata su DTCWT, lo scrambling unitario quasi-periodico e la verifica tramite ipergrafo topologico per ottenere una ricostruzione senza perdita e una robusta resistenza differenziale.

Digambar Padulkar, Jibi Abraham2026-07-10
💻 computer science

Retrieval-Augmented Large-Language-Model-Based Time-Series Forecasting for Cross-Market Equity Analysis

Questo studio introduce il framework Cross-Market Retrieval-Augmented Lag-Llama (CM-RAF-Lag-Llama), dimostrando che l'integrazione del recupero storico con un modello pre-addestrato Lag-Llama riduce significativamente gli errori di previsione in diversi mercati azionari sfruttando finestre storiche analoghe per correggere le predizioni, in particolare per i target relativi a volatilità e volumi.

Novanto Yudistira, Yanuar Putra Kharisma Adhiyasa2026-07-10
💻 computer science

CFE-UNet: Cross-Feature Exchange Mechanism for Enhanced Representation Learning in Remote Sensing image Analysis

Il documento propone CFE-UNet, un nuovo framework di segmentazione semantica per il telerilevamento che integra un encoder ricostruttivo con un decoder Cross-Feature Exchange per combinare efficacemente il contesto globale e i dettagli locali, raggiungendo prestazioni state-of-the-art in scene urbane e naturali complesse ed eterogenee.

Siyong Liu, Yuxuan Qin, Zhenyang Liu, Ziqian Wang2026-07-10