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Evidence-Grounded Large Language Model Reasoning for Patient Safety Using Knowledge Graphs and Retrieval-Augmented Generation: Development and Evaluation Study

Questo studio ha sviluppato e valutato un framework basato su evidenze che integra un modello linguistico di grandi dimensioni con un grafo della conoscenza sulla sicurezza del paziente e la generazione aumentata dal recupero, dimostrando che la conoscenza strutturata migliora significativamente le prestazioni di estrazione dei concetti e di ragionamento per applicazioni di sicurezza clinica.

Sharare Taheri Moghadam, Md Shafiqur Rahman Jabin2026-10-18
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Artificial Intelligence for Liver Disease Prediction: A Systematic Review and an Explainable Hybrid Ensemble with Automated Clinical Feature Engineering

Questo studio combina una revisione sistematica della ricerca basata su ILPD con un esperimento riproducibile e controllato per la perdita di dati (leakage) per dimostrare che l'ingegneria delle caratteristiche automatizzata e clinicamente interpretabile migliora significativamente i compromessi di discriminazione e screening di un modello ensemble ibrido spiegabile per la previsione delle malattie epatiche, evidenziando al contempo l'impatto critico del design di validazione sulle metriche di prestazione riportate.

Sukhpreet Singh2026-10-18
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Decompression and Archive Extraction Vulnerabilities: A Taxonomy of 21 Attack Mechanisms Across 1,067 Public Cases (2001–2026)

Questo articolo presenta una tassonomia unificata di 21 meccanismi di attacco e un inventario etichettato di 1.067 casi pubblici (2001–2026) per classificare in modo completo le vulnerabilità di decompressione e di estrazione di archivi, rivelando che il path traversal domina il panorama, evidenziando al contempo lacune significative nella documentazione delle mitigazioni e offrendo nuove risorse per la ricerca futura.

Eugen Spivak2026-10-18
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The Containment Gap: Autonomy, Detection and Loss of Control in Documented AI Incidents, 2010–2026

Analizzando 1.482 incidenti documentati di IA dal 2010 al 2026, questo studio rivela un "gap di contenimento" in cui i fallimenti di perdita di controllo aumentano con l'autonomia del sistema e sono quasi esclusivamente segnalati da soggetti esterni piuttosto che dagli sviluppatori, nonostante un declino statistico della loro quota relativa dovuto a un aumento dei casi di uso improprio deliberato.

Alfredo Merlet2026-10-18
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Enhanced Breast Cancer Classification by Integrating CNN and ViT on the CBIS-DDSM Mammography Dataset

Questo studio propone un nuovo framework di deep learning ibrido che integra le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e i Vision Transformer (ViT) per combinare efficacemente l'estrazione delle caratteristiche locali con l'analisi del contesto globale, ottenendo così un miglioramento dell'accuratezza della classificazione del tumore al seno sul dataset di mammografia CBIS-DDSM.

M. Taheri, M. Rezamandi, R. Eisaei, M. Hosseinian2026-10-18
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Investigating the Effects of Batch Normalization on Multi-Level Image Classification

Questo studio dimostra che nei modelli leggeri MobileNetV3-Small per la classificazione gerarchica delle piante medicinali, posizionare la Batch Normalization prima della funzione di attivazione produce una convergenza più rapida e un'accuratezza maggiore, mentre posizionarla dopo l'attivazione migliora la generalizzazione e la robustezza a livello di sottoclasse, con entrambe le configurazioni che superano significativamente i modelli senza Batch Normalization.

Getnet Adugna Mitiku(MSC), Yirga Yayeh Munaye(, Eshetie Teka Mitiku(MSC), Asnakew Wodaynew Abate(MSc), Awoke Berara Anag (…)2026-10-18
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RGB–wearable sensor fusion improves isolated signlanguage recognition under visually challengingconditions

Questo articolo presenta RWS-Fusion, un framework multimodale che integra video RGB con dati da sensori indossabili per ottenere un riconoscimento della lingua dei segni isolata ad alta precisione, superando efficacemente sfide visive quali la sfocatura da movimento, l'occlusione e le variazioni di illuminazione.

Xinao Han, Chengjie Huang, Wei Wang, Tian Xie, Zhuonan Li, Chi Zhang, Yu Song, Junchao Zhu2026-10-16
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Arabic Author Gender Profiling with Large Language Models: An Empirical Investigation of Capability, Calibration, Bias, and Prompt Sensitivity

Questo studio presenta la prima valutazione completa dei modelli linguistici di grandi dimensioni per il profiling del genere dell'autore in lingua araba, rivelando che essi sono meno performanti dei sistemi classici, mostrano un comportamento di astensione ben calibrato e manifestano bias dipendenti dal prompt e modalità di errore morfologico specifiche, uniche della lingua araba.

Tarfah Alrashid2026-10-16
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DF-PLNet: Budgeted Periodic Filtering for IndustrialControl System Process-Record Diagnostics

Questo articolo introduce DF-PLNet, un framework label-blind che combina il filtraggio periodico a budget con un encoder-decoder a forma di U per eseguire l'anomaly detection offline su record di processo di sistemi di controllo industriale, ottenendo prestazioni elevate sui dataset SWaT e HAI e dimostrando il critico compromesso tra budget di pruning e copertura della rilevazione.

Yipeng Zhang, Jiahui Chen, Yue Li, Yun Shi2026-10-16