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💻 computer science

Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability

Questo articolo propone un approccio supervisionato da metadati per disgiungere la struttura anatomica dalle variazioni dipendenti dall'acquisizione nell'imaging biomedico, consentendo la creazione di rappresentazioni consapevole dell'acquisizione e di un modello di armonizzazione unificato che migliori la generalizzazione, l'interpretabilità e l'impiego clinico attraverso diversi protocolli di imaging e siti.

Mehmet Yigit Avci, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Natalia Glazman, Paul Wright, Mehmet Yigitsoy, Sebastien Ourselin (…)2026-07-30
💻 computer science

Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter

Questo studio dimostra che un framework di apprendimento automatico ensemble interpretabile, specificamente utilizzando la regressione Extra Trees, può prevedere accuratamente il diametro delle nanofibre elettrofilate di TiO₂–PVP sulla base dei parametri di processo, offrendo così un'alternativa altamente efficiente e precisa ai tradizionali e tempi di ottimizzazione sperimentale lunghi metodi di ottimizzazione.

Chetan More, Harshada Mhetre, Kedar Sahasrabudhe, Asmita Mali, Sameer Gajmal, Amol Bhopale, Amit Shewale2026-07-30
💻 computer science

MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset

Questo articolo propone MSF-TrashDet, una rete di fusione delle caratteristiche multi-scala leggera che utilizza un nuovo blocco di potenziamento delle caratteristiche multi-scala e la potatura strutturata dei canali per ottenere un rilevamento degli oggetti di scarto accurato ed efficiente sul dataset TrashNet, superando modelli allo stato dell'arte come YOLOv5n, YOLOv8n e YOLOv11n con un mAP50 del 91,91% pur mantenendo una bassa complessità computazionale.

Tao Yanfen, Lei Lijuan, Gao Yousheng, Fan Dongdong, Mei Pengfei2026-07-30
💻 computer science

A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Questo articolo propone un framework di crittografia ibrida scalabile che combina l'Unimodular Hill Cipher con un cifrario a flusso XOR basato su una Mappa Logistica caotica per fornire una protezione sicura, efficiente e indipendente dal formato per file binari arbitrari, raggiungendo una casualità quasi ideale, una forte resistenza agli attacchi statistici e un recupero senza perdite con un elevato throughput.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30
💻 computer science

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Questo articolo presenta l'Hybrid Split-Based Chaotic Cryptosystem (HSBCC), un framework unificato che integra un cifrario di Hill unimodulare generato dinamicamente, la derivazione di chiavi basata sulla Mappa Logistica e la Crittografia a Curve Ellittiche per ottenere una cifratura sicura, lossless e preservante le dimensioni per file binari arbitrari.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
💻 computer science

Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Questo studio dimostra che, sebbene il pruning block-sparse comprimi significativamente un modello di rilevamento delle intrusioni basato su deep learning per l'implementazione su dispositivi edge senza migliorare la latenza di inferenza sull'hardware standard, esso introduce un'instabilità specifica per classe e non riesce a risolvere i problemi di prestazioni per i tipi di attacco minoritari.

Ishan Mishra2026-07-30
💻 computer science

AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Questo articolo propone un framework guidato dall'IA per ambienti cloud federati che integra reti neurali grafiche, l'ottimizzazione NSGA-II e i contextual bandits per minimizzare simultaneamente le violazioni degli SLO, il consumo energetico, i costi operativi e il traffico inter-cluster, massimizzando al contempo l'equità e la stabilità, ottenendo prestazioni superiori rispetto ai metodi esistenti nelle valutazioni sperimentali.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 computer science

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Questo studio valuta sei piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale e rileva che, sebbene simulino costantemente l'empatia, esse mostrano significative incongruenze nel rilevamento e nell'escalation delle crisi, rivelando un divario critico tra i loro impegni documentati sulla sicurezza e l'effettiva performance interattiva.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
💻 computer science

A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Questo articolo propone un framework ibrido unificato a due fasi che integra una pipeline di classificazione del moto consapevole del regime con la sintonizzazione adattiva dei parametri di rumore del filtro di Kalman basata sul reinforcement learning per migliorare l'accuratezza della navigazione dei veicoli autonomi e la robustezza contro lo spoofing GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
💻 computer science

A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Questo articolo presenta CGHC-S128, un framework di crittografia ibrida che combina un Complete Graph Hill Cipher con una crittografia residua Shift128 per cifrare in modo sicuro ed efficiente file binari universali di qualsiasi dimensione senza padding, garantendo al contempo l'invertibilità matematica della chiave, la decrittazione perfetta e una forte resistenza agli attacchi criptanalitici.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30