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FRAG-Net: An Explainable Computational Intelligence Framework for Imbalanced Financial Risk Early Warning via Conditional Wasserstein GAN and Attention-Based Feature Fusion

Questo articolo propone FRAG-Net, un framework di intelligenza computazionale spiegabile che combina la Conditional Wasserstein GAN per la generazione di campioni sintetici minoritari, l'attenzione multi-testa per la fusione delle caratteristiche e SHAP per l'interpretabilità, al fine di affrontare efficacemente il grave squilibrio di classe nel preavviso del rischio finanziario.

Meiling Dong, Tianjiao Sha, Hanwen Zhang2026-10-14
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Communication-Efficient and Robust Federated Training of Vision Models on IoT Camera Devices

Questo articolo propone un framework di apprendimento federato efficiente dal punto di vista della comunicazione e robusto per dispositivi di telecamere IoT che combina la sparsificazione del gradiente Top-K, la regolarizzazione FedProx e la normalizzazione GroupNorm per affrontare simultaneamente i colli di bottiglia della larghezza di banda in uplink e il degrado dell'accuratezza causato dalle distribuzioni di dati non-IID.

Chengjun Li2026-10-14
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Explainable and Lightweight Deep Belief Network for Intrusion Detection in Internet of Health Things Using Metaheuristic Optimization

Questo articolo propone un sistema di rilevamento delle intrusioni spiegabile e leggero per l'Internet of Health Things che combina la normalizzazione Z-score, la PCA ottimizzata tramite l'algoritmo Grey Wolf e una Deep Belief Network sintonizzata con l'algoritmo Whale Optimization con interpretabilità SHAP/LIME per ottenere un'elevata accuratezza di rilevamento e un basso carico computazionale sui dispositivi edge.

Abdullah Mujawib Alashjaee, Salahaldeen Duraibi2026-10-14
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Enhancing the Computational Efficiency of Aircraft Assembly Simulations Using Deep Learning Warm-Start

Questo articolo propone un metodo di warm-start basato sul deep learning che utilizza reti neurali per generare stime iniziali accurate per problemi di programmazione quadratica, accelerando significativamente l'efficienza computazionale delle simulazioni di assemblaggio di aeromobili all'interno di framework di digital twin.

Thi Thu Hoai Trinh, Roman Krasnikov, Sergey Lupuleac, Stanislav Baklanov2026-10-14
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Gates Instead of Prompts: Development and Methods of a Large-Language-Model Expert System for Root- Cause Analysis in a Steel Foundry

Questo articolo presenta un sistema esperto deterministico e offline per l'analisi delle cause profonde nelle fonderie d'acciaio che impiega la verifica a gate, un giudice di confutazione separato e vincoli di evidenza rigorosi per mitigare le allucinazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni, proponendo infine un modello di autonomia con intervento umano in cui il sistema suggerisce i risultati per l'approvazione umana. Le prestazioni del sistema sono state valutate rispetto a un'analisi di riferimento; tuttavia, tale analisi di riferimento è stata scritta da un LLM sotto la guida dell'autore e non è un rapporto indipendente di un esperto.

Miroslav Holčák¹2026-10-14
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Adaptive RL-Based Traffic Signal Control with Dynamic Graph Attention and Temporal Awareness under Disruptions

Questo articolo propone un robusto framework di Spatio-Temporal Graph Reinforcement Learning che integra le Graph Attention Networks e gli encoder temporali basati su Transformer per consentire ai sistemi di controllo dei semafori multi-agente di distinguere efficacemente tra il rumore transitorio e le interruzioni persistenti, ottenendo così una capacità di deflusso superiore e un recupero più rapido dai guasti strutturali rispetto ai modelli di riferimento allo stato dell'arte.

Wissem Yousfi, Rim Slama, Pierre-Antoine Laharotte2026-10-14
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Distributional Bellman Operators with Power-Law Horizon Weights: Contraction and Fixed-Point Analysis

Questo articolo stabilisce che gli operatori di Bellman distribuzionali con pesi arbitrari a legge di potenza multi-orizzonte sono contrazioni nella metrica di Wasserstein pp-suprema e preservano la vera distribuzione del rendimento come punto fisso unico, fornendo così una base teorica per incorporare meccanismi di memoria a lungo termine nel reinforcement learning distribuzionale.

Yashar Mousavi, Rashin Mousavi, Arash Mousavi, Mahsa Tavasoli, Ibrahim Beklan Kucukdemiral, Afef Fekih, Umit Cali2026-10-14
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Confidential Pulse: Authorisation-Preserving Conversational Access to Federated Confidential Government Records

Confidential Pulse è un sistema che consente un accesso sicuro e conversazionale ai registri governativi federati ricostruendo le risposte dai payload autorizzati all'interno dei canali di Hyperledger Fabric, garantendo che, sebbene il sistema impedisca la divulgazione di dati fuori ambito, rimanga vulnerabile alla fuga di informazioni attraverso la prosa generata dal modello.

Khaled Almi'ani, Camille Zufferey, Salil S. Kanhere, Nur Siyam2026-10-14
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Structure-Aware Behavioral Alignment of Large Language Models for Robust Time Series Forecasting

Questo articolo introduce TSLLM-BO, un framework a due stadi che migliora la robustezza e la fedeltà strutturale della previsione di serie temporali basata su LLM combinando un'architettura di allineamento tempo-testo con una ricompensa composita differenziabile e il Dynamic Policy Clipping per superare le sfide dell'applicazione dell'apprendimento per rinforzo a compiti di previsione continui e a lungo termine.

Mingliang Hu2026-10-14
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Deep Learning-Based Sex Classification and Chronological Age-Group Estimation from Knee Radiographs Using a Multi-Task Framework with Rank-Fusion and Tri-Loss Learning

Questo studio propone un framework multi-task basato sul deep learning che utilizza un Rank-Fusion Ensemble per la classificazione del sesso e un modello ConvNeXt-Tiny con una nuova strategia Tri-Loss per la stima della fascia d'età cronologica, raggiungendo un'elevata accuratezza nel profiling demografico da radiografie del ginocchio.

Mehmet Kurt, Zekeriya Katılmış, Selim Kestel, Doğukan Öcal2026-10-14