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💻 computer science

Hybrid Deep Learning Framework for Predictive Maintenance in Industrial IoT Systems A Multi-Sensor Fusion Approach with Explainability 

Questo articolo propone un Framework di Deep Learning Ibrido Spiegabile (HEDLF) che integra CNN, BiLSTM e meccanismi di attenzione con la fusione multi-sensore e la spiegabilità basata su SHAP per ottenere una manutenzione predittiva ad alta precisione e l'interpretabilità fisica per i sistemi IoT industriali, come validato dalle prestazioni superiori sui benchmark NASA C-MAPSS e IEEE PRONOSTIA.

Syed Eirfan Atthar2026-07-09
💻 computer science

Learnable Gabor and Wavelet Filters in Deep Learning for Mammographic Breast Cancer Classification: A Systematic Review

Questa revisione sistematica di 22 studi pubblicati tra il 2010 e il 2026 conclude che, sebbene i filtri di Gabor e wavelet apprendibili offrano miglioramenti interpretabili e parsimoniosi in termini di parametri per la classificazione del tumore al seno mammografico, rimane un significativo vuoto di prove riguardante la loro integrazione congiunta per la stadiazione radiologica e patologica multiclasse.

Alanazi Sultan, Nurulhuda Azmi, NORSHALIZA KAMARUDDIN2026-07-09
💻 computer science

Distilled Edge Intelligence for Bolt Defect Detection in Communication Towers

Questo articolo propone un framework di edge intelligence distillata che combina una strategia di distillazione della conoscenza in due fasi con un meccanismo di inferenza collaborativa edge-cloud consapevole della confidenza per ottenere un rilevamento ad alta precisione dei difetti dei bulloni su dispositivi di torri di comunicazione con risorse limitate, riducendo significativamente i rapporti di upload verso il cloud e la latenza.

Bailing Xiao, Huiling Shi2026-07-09
💻 computer science

A Hierarchical Deep Learning Framework for Pineapple Disease Detection, Typification, and Spatial Disease Visualization in Tropical Agricultural Environments

Questo studio propone e valida un framework di deep learning gerarchico che combina il rilevamento YOLOv8 con la classificazione DenseNet121 per ottenere un rilevamento, una tipizzazione e una visualizzazione spaziale robusti delle malattie dell'ananas in difficili condizioni tropicali sul campo, dimostrando un'accuratezza e una fiducia superiori nei test in campo cieco rispetto agli approcci a stadio singolo.

Elainne Ladislau Ferreira Pereira Ladislau, Romário da Costa Silva Costa, Flávio Rafael Trindade Moura Trindade, Carlos (…)2026-07-09
💻 computer science

Is it out-of-the-box? A geometric approach to measuring creative thinking in semantic space

Questo articolo propone un framework computazionale che formalizza la metafora del "pensare fuori dagli schemi" definendo i confini concettuali come regioni geometriche in uno spazio semantico latente, consentendo così la misurazione della deviazione creativa attraverso una metrica di distanza geometrica normalizzata per argomento.

Anna Kruzenshtern, Viktor Dodonov, Leonid Chechurin2026-07-09
💻 computer science

Author Name Disambiguation in Portuguese Scientific Publications: The SBC-AND dataset

Questo articolo introduce SBC-AND, un dataset curato di 442 record di pubblicazioni scientifiche in portoghese progettato per affrontare la sottorappresentazione delle lingue non inglesi nella ricerca sulla disambiguazione dei nomi degli autori e per servire come benchmark impegnativo per la valutazione dei modelli di disambiguazione multilingue.

Natan de S. Rodrigues, Samuel Gomes dos Santos, Vitória Maria Diniz, Sirlene A. Rodrigues Costa2026-07-09
💻 computer science

Short-Term Changes in E-Commerce Users’ Intentions and Product Recommendation Ranking

Questo articolo propone un modello di ranking per la raccomandazione multimodale consapevole dello stato per l'e-commerce transfrontaliero che modella esplicitamente i cambiamenti di intenzione dell'utente a breve termine attraverso sei stati operativi, ottenendo prestazioni superiori nelle raccomandazioni di categorie incrociate e di articoli a bassa frequenza sul nuovo dataset CEMR-42M da 42 milioni di record rispetto ai baseline esistenti.

Zhengyuan, Ziyue Li2026-07-09
💻 computer science

Quantum machine learning performance evaluation for air pollution assessment with benchmarking and comparative analysis using multi-metric scoring and quantum circuit expressibility

Questo studio introduce il framework MDQ-3L per confrontare modelli di apprendimento automatico classici, profondi e quantistici per la previsione dell'inquinamento atmosferico, rivelando che mentre i modelli classici come CatBoost e DBN superano attualmente gli approcci quantistici sotto i vincoli NISQ, il sistema di punteggio multi-metrica proposto identifica efficacemente i limiti strutturali e guida la selezione di circuiti quantistici a basso entanglement per il futuro modellamento ambientale ibrido.

Jagadish Kumar Mogaraju2026-07-09
💻 computer science

Breast Abnormality Classification in Resource-Constrained Settings Through GAN Generated Synthetic Mammography Patches

Questo articolo propone l'uso di un CUT-GAN a basse risorse per generare patch di mammografia sintetiche per l'addestramento di modelli di deep learning in contesti con scarse risorse, dimostrando che, sebbene i dati sintetici migliorino le prestazioni del modello rispetto all'assenza di dati, attualmente producono un'accuratezza inferiore (AUC 0,751) rispetto all'addestramento su immagini reali (AUC 0,913).

InChan Hwang2026-07-09
💻 computer science

An Equivalence-Checked RV32IM Pipeline with Integrated gshare Branch Prediction and On-FPGA Visualization

Questo articolo presenta una pipeline RV32IM a cinque stadi sintetizzabile dotata di un predittore di branch gshare integrato e di un'unità di visualizzazione VGA su FPGA indipendente dall'host, che raggiunge un miglioramento delle prestazioni di 2,33× rispetto a un baseline statico, consentendo al contempo l'ispezione della pipeline in tempo reale e la verifica funzionale bit-exact.

Thivanka Wimalachandra2026-07-09