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💻 computer science

A Linear Mapping-Enhanced PPO Framework for Dynamic Load Balancing in Smart City Edge Systems

Questo articolo propone un framework denominato Linear Mapping-Enhanced Proximal Policy Optimization (LME-PPO) che sfrutta il deep reinforcement learning per ottimizzare il bilanciamento dinamico del carico e ridurre la latenza di sistema negli ambienti di edge computing delle smart city, mappando efficacemente spazi di task complessi e garantendo l'equilibrio computazionale tra i server edge.

Fenghui Zhang, Yuhang Jiang, Yuhao Xu, Huaqiang Xi, Qiu Xu, Shijian Zheng, Maosheng Fu2026-07-09
💻 computer science

Consensus among Learning Agents: A Multi-AgentReinforcement Learning Framework withGame-Theoretic Incentives

Questo articolo propone un framework di apprendimento per rinforzo multi-agente con incentivi basati sulla teoria dei giochi per raggiungere il consenso tra partecipanti autonomi e in fase di apprendimento di una blockchain, dimostrando che le policy convergono verso equilibri equi e tolleranti agli avversari, identificando al contempo specifiche limitazioni architettoniche e perfezionando le garanzie teoriche di convergenza.

Chen Song, Jing Li, Tao Xie2026-07-08
💻 computer science

Understanding Adoption of AI-Based Cybersecurity Systems: The Roles of Cybersecurity Awareness, Trust, and Digital Literacy

Questo studio utilizza i Modelli di Equazioni Strutturali per dimostrare che, sebbene la consapevolezza della cybersicurezza e la alfabetizzazione digitale guidate dall'IA promuovano significativamente l'adozione di sistemi di cybersicurezza basati sull'IA, la fiducia in tali sistemi non influenza direttamente l'intenzione comportamentale, evidenziando la critica necessità per le organizzazioni di dare priorità allo sviluppo della consapevolezza della cybersicurezza e dell'alfabetizzazione digitale rispetto al solo consolidamento della fiducia.

Abdulkadir Jeilani Mohamud, Abdifatah Nour Rage, Mohamed Adam Isak, Abdisatar Ibrahim Arabow, Abdiwahab Osman Siad2026-07-08
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DustFormer for Joint Dust Segmentation and Density Estimation in Environmental Monitoring Using Deep Learning

Questo articolo introduce DustFormer, un framework encoder-decoder basato sul deep learning che esegue simultaneamente la segmentazione della polvere e la stima della densità in immagini RGB, raggiungendo un'elevata accuratezza e robustezza per applicazioni di monitoraggio ambientale, agricoltura di precisione e sensori intelligenti.

Falah Y H Ahmed, Eimad Abusham, Ibrahim Salim Sulaiman, Reem Al-Maawali, Bwalya Kelvin Joseph, Muhammad Zakarya2026-07-08
💻 computer science

Enhancing Symbolic Execution of Programs for Interprocedural Control Flow Path Feasibility Analysis

Questo articolo propone un metodo di esecuzione simbolica diretta potenziato da strategie di simbolizzazione automatica e di limitazione dei cicli per verificare efficientemente la fattibilità dei percorsi del flusso di controllo interprocedurale, dimostrando una recall e una precisione superiori rispetto a strumenti esistenti come KLEEF quando applicato a progetti reali e all'integrazione con l'analisi statica.

Hovhannes Movsisyan, Hripsime Hovhannisyan, Tigran Avagyan, Hayk Aslanyan2026-07-08
💻 computer science

Comparative Performance of General-Purpose Large Language Models and a Specialized Clinical AI Tool on OKAP-Style Ophthalmology Questions

Questo studio valuta cinque modelli linguistici di grandi dimensioni su domande di oftalmologia in stile OKAP, rivelando che i modelli generalisti, in particolare Gemini-Pro-3, hanno superato lo strumento di IA clinica specializzato OpenEvidence in termini di accuratezza e calibrazione, evidenziando al contempo una significativa eterogeneità delle prestazioni e fallimenti comuni nel ragionamento tra tutti i sistemi.

Alon Moore Galindo, Amit Ginsberg, Razan Saadi, Tomer Kerman, David Schwartzman, Anat Loewenstein, Igal Leibovitch2026-07-08
💻 computer science

Proximal Policy Optimization-Based Intrusion Detection with Deep Latent Feature Learning

Questo articolo propone un nuovo framework di rilevamento delle intrusioni che combina un autoencoder impilato a due stadi per l'estrazione di caratteristiche profonde con un agente di apprendimento per rinforzo profondo basato su Proximal Policy Optimization, dimostrando prestazioni e un'efficienza competitive su molteplici dataset di riferimento.

Brahim El malki, Nidal Nasser, Ahmed El Ouadrhiri, Khalid EL FAZAZY, Hamid Tairi, Jamal Riffi2026-07-08
💻 computer science

A confidence-convergence decision layer for reliability-aware sequential recognition under limited observations

Questo articolo propone un metodo di riconoscimento sequenziale basato sulla convergenza della confidenza per bersagli subacquei in movimento che aggiorna dinamicamente la confidenza del tipo di comportamento e accetta le decisioni solo quando dominanza, stabilità temporale e separazione interclasse sono congiuntamente soddisfatte, migliorando così significativamente l'accuratezza e riducendo gli errori in condizioni di osservazioni limitate e incerte rispetto ai baseline esistenti.

Guangyu Luo2026-07-08
💻 computer science

HiRoC: Selective History Routing and Disagreement-Aware Calibration for Multimodal Conversational Emotion Recognition

Il documento propone HiRoC, un framework di riconoscimento delle emozioni multimodale che migliora l'accuratezza della previsione instradando selettivamente la cronologia conversazionale rilevante attraverso grafi tipizzati per parlante e calibrando le decisioni tramite il disaccordo cross-modale per affrontare i limiti dei metodi basati su grafi esistenti.

Gong Li, Huiqiang Guo, Mengdi Liu, Ziyin Wei, Bowen Gu, Tiquan Gu, Dan Ma2026-07-08
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Automated Loop Detection and Iteration Count Analysis in Binary Code

Questo articolo presenta un metodo automatizzato e scalabile che combina l'analisi statica interprocedurale con il tracciamento del controllo di flusso e della dipendenza dai dati per rilevare accuratamente i loop naturali e determinare il loro numero di iterazioni nel codice binario ottimizzato, raggiungendo un'elevata precisione e scalabilità su software reali e suite di benchmark.

Hayk Aslanyan, Garnik Khroyan, Shake Hakobyan, Hripsime Hovhannisyan2026-07-08