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AgedNet-Motion: Training-Free Selective Task Refresh for Resource-Aware Streaming Multi-Task Perception

AgedNet-Motion introduce un framework training-free e consapevole delle risorse per la percezione multi-task in streaming che riduce la latenza di inferenza aggiornando selettivamente i rami specifici per compito sulla base di metriche calibrate di movimento e di età e riutilizzando gli output memorizzati, ottenendo incrementi di velocità significativi con una perdita di qualità minima attraverso vari modelli.

Sungjun Jang, Taegeun Oh2026-10-19
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Reproducibility-Aware Evaluation of Hierarchical Multiple- Instance Learning for Patient-Level Thrombosis Detection from Compression Ultrasound

Questo studio dimostra che la inizialmente riportata superiorità dell'apprendimento gerarchico multi-istanza rispetto a un baseline a frame fisso per la rilevazione della trombosi a livello di paziente era un artefatto di inconsistenze ambientali e non è stata riprodotta in condizioni controllate, confutando così le affermazioni di un vantaggio stabile del modello.

Lei Jiao, Zhen Zhou, Hongsheng Yin, Jinhu Ma, Chuanhe Qian, Tao Li, Hao Zhang2026-10-19
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An Open-Agent Framework for Intelligent Compliance Analysis in Infrastructure as Code Using Large Language Models

Questo articolo presenta un nuovo framework open-agent che ibrida l'applicazione di policy deterministica di Open Policy Agent con il ragionamento contestuale guidato da Large Language Model per fornire un'analisi della conformità e una guida alla rimedio precise e pronte per l'audit per l'Infrastructure as Code, dimostrando miglioramenti delle prestazioni statisticamente significativi rispetto ai tradizionali strumenti di analisi statica.

Ayah Al-Jabali, Mu'awya Al-Dala'ien2026-10-19
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A Two-Stage Lightweight Framework for Real Time Static Hand Gesture Recognition for Smart-Home Control

Questo articolo propone un framework a due stadi, leggero e in tempo reale, che disaccoppia segmentazione e classificazione per ottenere un riconoscimento dei gesti della mano statici robusto e a bassa latenza per il controllo di smart-home, utilizzando una U-Net migliorata e un nuovo classificatore EdgeHandCNN per minimizzare i falsi attivazioni e garantire un'elevata accuratezza sui dispositivi edge.

Mingyang HUANG2026-10-19
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Privacy-Preserving Artificial Intelligence in Digital Learning: A Systematic Review of Federated Learning, Differential Privacy, Security, and Educational Utility in Higher Education

Questa revisione sistematica di 33 studi sull'IA che preserva la privacy nell'istruzione superiore trova che, sebbene tecniche come l'apprendimento federato e la privacy differenziale possano mantenere l'utilità dell'apprendimento, il settore attualmente manca di valutazioni di sicurezza rigorose, implementazioni multi-istituzionali nel mondo reale e valutazioni complete dell'impatto educativo.

ADESEGUN NURUDEEN OSIJIRIN, Oliver Okechukwu, Leonard C. Anigbo2026-10-19
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A candidate-centred heterogeneous model ensemble improves semi-supervised segmentation of 3–<6 mm pulmonary nodules over a single enhanced Mean Teacher: internal and external testing

Questo studio dimostra che un ensemble di modelli eterogenei con sviluppo bloccato migliora la segmentazione semi-supervisionata di noduli polmonari piccoli (3–<6 mm) rispetto a un singolo Mean Teacher potenziato sia nei test interni che in quelli esterni, sebbene i modesti guadagni non provino definitivamente che gli obiettivi eterogenei offrano benefici oltre ai generali effetti dell'ensemble.

Hao Li, Zhenhua Zhu, Xiaoxiao Wang, Yong Cheng, Fang Li2026-10-19
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Locality-Preserving Sketch Token Fusion for High-Fidelity Single-View 3D Reconstruction

Questo articolo propone un nuovo framework chiamato Locality-Preserving Sketch Token Fusion che ottiene una ricostruzione 3D da singola vista ad alta fedeltà mantenendo i dettagli locali dello schizzo attraverso una rappresentazione a doppio percorso e un campionatore di mesh cross-attention, superando efficacemente la perdita di dettagli geometrici inerente ai metodi esistenti di compressione delle caratteristiche globali.

Lei Qinchuan, Li Nannan, Zhong Jiaming, Luo XianZeng, Zhao Min2026-10-19
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Leakage-Controlled Multimodal Prediction of Piano Performance Expressivity Using Sequential and Engineered MIDI Representations

Questo articolo propone una RCG-DMAF-Net (Residual Cross-Gated Dual-Branch MIDI Attention Fusion Network) per predire l'espressività dell'esecuzione pianistica integrando eventi di note sequenziali con descrittori ingegnerizzati, dimostrando attraverso una valutazione con controllo della fuga che la fusione multimodale migliora significativamente l'accuratezza della predizione rispetto ai modelli basati solo sulla sequenza, identificando al contempo il pedale, la variazione di velocità e il tempo come fattori chiave dell'espressività.

Geping Jin, Dian Jin2026-10-19
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CART Rule-Guided Diffusion and AI-Synthesized User Preferences for New Media Art Generation

Questo articolo propone un modello di diffusione guidato da regole CART che sfrutta una GAN condizionale per sintetizzare dati sulle preferenze degli utenti su larga scala e integra regole di alberi decisionali interpretabili nel processo di campionamento della diffusione, migliorando significativamente la qualità estetica e la personalizzazione della generazione di nuova arte multimediale pur superando le barriere etiche e di costo della raccolta di dati umani.

Caixian Ye, Lijun Xu, Jun Tang2026-10-19
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Short-Term Traffic Prediction: From Statistical Models to Spatial-Temporal Deep Learning

Questa recensione sintetizza l'evoluzione della previsione del traffico a breve termine dai modelli statistici al deep learning spazio-temporale, inquadrando il campo come un compromesso tra accuratezza, complessità e impiegabilità, evidenziando al contempo i recenti progressi derivanti dalla modellazione congiunta della struttura spaziale e della dinamica temporale e identificando le principali direzioni future in termini di scalabilità, incertezza e implementazione in tempo reale.

Mohammad Sadraei2026-10-19