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💻 computer science

Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Questo articolo presenta una revisione sistematica e una meta-analisi quantitativa di 36 studi che dimostrano come i metodi di ensemble basati su alberi siano l'approccio di apprendimento automatico supervisionato più efficace per prevedere l'efficienza delle celle solari a perovskite, identificando al contempo le principali sfide nella standardizzazione dei dati e proponendo una tabella di marcia completa per migliorare l'affidabilità e la scalabilità dello sviluppo fotovoltaico guidato dal machine learning.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
💻 computer science

ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Questo articolo introduce ThinkCode, un framework di scaffolding mediato dall'IA che utilizza un paradigma di interazione Hint-First per contrastare il cognitive offloading e l'atrofia delle competenze nell'educazione alla programmazione, imponendo il richiamo attivo e il ragionamento sequenziale prima di rivelare le soluzioni complete.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
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Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

Questo articolo propone un sistema di rilevamento basato su YOLOv8 migliorato e leggero, potenziato con ottimizzazioni multi-modulo per superare le limitazioni esistenti in termini di accuratezza, prestazioni in tempo reale e compatibilità con i dispositivi edge per il rilevamento dei caschi dei conducenti di biciclette elettriche in scenari di traffico complessi.

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10
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QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

Il documento introduce il Quantum Kernel Transformer (QKT), un'architettura ibrida che sfrutta un circuito quantistico parametrizzato addestrabile come strato di embedding non lineare per ottenere prestazioni competitive o superiori in diversi compiti di classificazione ad alta dimensionalità nei domini del testo, dei dati tabulari, dell'audio e della fisica, dimostrando al contempo robustezza contro l'instabilità e identificando specifiche limitazioni nell'elaborazione delle immagini.

Hao-Yuan Chen2026-07-10
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A Design Science Approach to Zero Trust Cyber Risk Governance in Digital Government Platforms: Development and Evaluation of the CRGMM Framework

Questo articolo presenta lo sviluppo e la validazione preliminare del Cyber Risk Governance Maturity Model (CRGMM), un nuovo framework di Design Science che integra i principi di Zero Trust per valutare e guidare la governance del rischio cibernetico delle piattaforme governative digitali multi-agenzia, come dimostrato attraverso la sua applicazione al sistema Sahel del Kuwait.

Abdullah F. Alenezi2026-07-10
💻 computer science

CEDF-CS: Class-Balanced Prototype Condensationfor Resource-Efficient and Leak-Free Intrusion Detection in Industrial IoT and Enterprise Networks

Il documento introduce CEDF-CS, un framework di condensazione dei prototipi privo di perdite e bilanciato per classe che comprime significativamente i massicci dataset di rilevamento delle intrusioni preservando le strutture degli attacchi minoritari, consentendo a modelli a basso consumo di risorse di raggiungere prestazioni uguali o superiori all'addestramento su dati completi su benchmark di reti aziendali e IoT industriali.

George Karraz, Anas Shahin2026-07-10
💻 computer science

Secure Data Sharing for Real Estate Valuation Using Blockchain Technology

Questo articolo propone il Valuation Data Ledger (VDL), un framework blockchain permissioned che integra l'archiviazione ibrida, il controllo degli accessi e gli incentivi tramite token per unificare in modo sicuro i dati frammentati sulle valutazioni immobiliari, dimostrando attraverso una valutazione sintetica che esso migliora l'accuratezza delle valutazioni automatizzate, consente un rilevamento efficace delle frodi e supporta l'apprendimento collaborativo che preserva la privacy.

Khaled Almi'ani, Nedal Ababneh, Tawfiq Alrawashdeh, Nur Siyam2026-07-10
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Mixed Neural Rendering: Interactive Mixed Reality Capture and Curation for Neural 3D Reconstruction

Questo articolo introduce Mixed Neural Rendering (MiNeR), una pipeline di Realtà Mista interattiva che utilizza HoloLens 2 e integra la cattura in tempo reale, l'ispezione in situ e la segmentazione guidata da prompt per superare i tradizionali limiti di acquisizione e consentire una ricostruzione neurale 3D robusta e centrata sull'oggetto.

Alessio Paolucci, Lorenzo Stacchio, Emanuele Balloni, Pasquale Cascarano, Primo Zingaretti2026-07-10
💻 computer science

HashGuard-FL: Learnable Hash-Based GAN Discriminator with Post-Quantum Audit Trail for Federated Learning Integrity

HashGuard-FL è un nuovo framework di apprendimento federato che integra un discriminatore GAN basato su hash apprendibile per il rilevamento di attacchi multi-classe e granulare con uno strato di audit post-quantistico utilizzando SHAKE-256 e firme CRYSTALS-Dilithium per garantire l'integrità a prova di manomissione e resistente al calcolo quantistico attraverso diversi benchmark.

Nilima Dongre2026-07-09
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Beyond Aggregate Metrics Diagnosing the Long-Tailed Failure of Oracle Bone Character Detection and Recognition

Questo articolo diagnostica il grave divario di prestazioni nel rilevamento dei caratteri delle ossa oracolari causato da una distribuzione delle classi estremamente a coda lunga e propone FAR-YOLO, un baseline disaccoppiato che migliora significativamente l'accuratezza del riconoscimento few-shot attraverso un campionamento consapevole della frequenza e un'aumento preservante la morfologia senza compromettere le prestazioni complessive di localizzazione.

Dan Sui, Yuhang Xing, Penglan Liu, Bang Li2026-07-09