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Adaptive Multi-Reference Latent Fusion for Temporal Coherence and Specular Invariance in Generative Video Synthesis

Questo articolo introduce una pipeline modulare a due stadi con fusione latente multi-riferimento (MRLF) che ottiene continuità strutturale zero-shot e stabilità dell'identità nella produzione cinematografica generativa senza attori, disaccoppiando l'inquadratura compositiva dalla sintesi temporale, con il risultato di una generazione video ad alta fedeltà con minima deviazione dei pixel e bassa latenza di elaborazione.

Riham Hilal2026-10-19
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Adversarial Attack on Deep Learning Based Network Intrusion Detection Systems: An Empirical Analysis across Datasets and Features

Questo articolo dimostra empiricamente che i sistemi di rilevamento delle intrusioni di rete basati sul deep learning sono altamente vulnerabili agli attacchi di evasione avversaria attraverso diversi dataset e set di caratteristiche, rivelando che la vulnerabilità è una proprietà intrinseca della superficie decisionale appresa piuttosto che un problema specifico del dataset, e proponendo un Indice di Vulnerabilità delle Caratteristiche per identificare quali caratteristiche di input siano più suscettibili alla perturbazione.

Gundapu Thirupathi, V Thirupathi2026-10-19
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Attack-aware Federated Learning via Prototype-guided Cross-cluster Knowledge Transfer for Label-space Heterogeneous Intrusion Detection

Questo articolo propone Attack-Fed, un framework di apprendimento federato a due livelli che affronta l'eterogeneità dello spazio delle etichette nel rilevamento delle intrusioni combinando il clustering consapevole degli attacchi con il trasferimento di conoscenza cross-cluster guidato da prototipi per abilitare un apprendimento specializzato pur sfruttando l'esperienza complementare sugli attacchi.

Marwa Badrouni, Chaker Katar, Wissem Inoubli, Zahra Kodia2026-10-19
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SBOM-Based Container Deployment Risk Assessment under Incomplete Runtime Observations

Questo articolo propone un metodo adattivo basato su SBOM per valutare i rischi di distribuzione dei container in condizioni di osservazioni di runtime incomplete, integrando molteplici fonti di evidenza per classificare l'applicabilità delle vulnerabilità e dare priorità ai costi di ispezione, ottenendo tassi di completamento delle decisioni migliorati e tempi di attesa ridotti rispetto agli approcci di base.

Byeongchan Park, Sun-Jip Kim2026-10-19
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Approximation algorithm for the parallel-machine scheduling problem with multiple servers

Questo articolo affronta il problema della programmazione su macchine parallele identiche con più server e lavori non preempitivi per minimizzare il tempo di completamento totale pesato, presentando una formulazione MIP a indici temporali per soluzioni esatte e proponendo un'euristica Shortest Weighted Processing Time (SWPT) che offre limiti di approssimazione del caso peggiore dimostrabili e dimostra elevate prestazioni empiriche con un gap di ottimalità medio inferiore al 5%.

Guo-Sheng Liu, Ting-Ting Zheng, Fang-Qing Liu2026-10-19
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ANCHOR: An English-to-Chinese Transcreation Method for Transferring Check-Worthiness Estimation Data

Il documento propone ANCHOR, un metodo di transcreazione adattiva che classifica la dipendenza culturale per domesticare o straniereggiare i dati di check-worthiness in inglese, trasferendo efficacemente le risorse annotate al cinese pur preservando l'ambito fattuale, la forza dell'asserzione e l'accuratezza delle etichette.

Yinglong Yu, Fang Yuan, Yu Huang, Yuchang Duan, Zhengyi Lyu, Yu Wang2026-10-19
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mSITG-MD: A Metadata-Aware Particle Swarm Optimization Framework for Combinatorial Test Data Generation in IoT and Multimedia Systems

Questo articolo introduce mSITG-MD, un framework di Particle Swarm Optimization consapevole dei metadati che migliora significativamente l'efficienza, la dimensione e la validità della generazione di dati di test combinatori per sistemi IoT e multimediali complessi, integrando la modellazione di parametri specifici del dominio, la gestione dei vincoli e la potatura dinamica dello spazio di ricerca.

Mohammad Naderuzzaman, Mohammod Abul Kashem, Nadiba Zaman Kaifa2026-10-19
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EchoMed Agent: A Foundation Model–Based Agentic Framework for Echocardiographic Left Ventricular Segmentation and Functional Assessment

EchoMed Agent è un framework agente basato su modelli di fondazione che combina un modello di segmentazione video MedSAM2 con adattamento a basso rango con un'interfaccia di routing degli strumenti GPT-5.2 e un modulo di regressione assiale leggero per ottenere una segmentazione del ventricolo sinistro e una stima della frazione di eiezione accurate e adattabili con pochi esempi attraverso diversi siti clinici.

Leshan Sun, Juan Farina, Songlin Zhao, Shuoyang Wei, Yuzhen Ding, Reza Arsanjani, Win-Kuang Shen, Wei Liu2026-10-19
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Voice Design Compass: Guidance for Developing and Reflecting on Voice Concepts for Embodied Characters

Questo articolo presenta la Voice Design Compass, un quadro concettuale sviluppato attraverso la revisione di esperti per guidare i progettisti nella creazione, documentazione e riflessione sistematica dei concetti vocali per personaggi incarnati, al fine di garantire scelte intenzionali ed evitare stereotipazioni involontarie.

Johanna Magdalena Kuch, Anna Lea Reinwarth, Bernhard Hilpert, Laura Kanschat, Tanja Schneeberger, Elisabeth André2026-10-19