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💻 computer science

Ephemeral Subgraph Generation: Real-Time Knowledge GraphConstruction for Cross-System Investigation

Questo articolo propone l'Ephemeral Subgraph Generation (ESG), un approccio in tempo reale guidato da LLM che costruisce grafi di conoscenza temporanei e specifici per la domanda attraverso sistemi ingegneristici eterogenei per superare il recupero statico e i baseline a hop fissi nelle investigazioni cross-sistema, documentando e risolvendo al contempo specifici difetti software identificati durante la valutazione.

Saket Jain2026-08-31
💻 computer science

A non-work conserving stateless core fair queuing scheduler for scalable deterministic networking

Questo articolo introduce N-SCORE, uno scheduler di core fair queuing non work-conserving e stateless che preserva i limiti ottimali di latenza end-to-end delle esistenti tecniche stateful e work-conserving, migliorando significativamente la soppressione del jitter e la scalabilità per il networking deterministico.

Jinoo Joung, Yeoncheol Ryoo, Juhyeok Kwon, Jeong-dong Ryoo, Taesik Cheung2026-08-31
💻 computer science

DINOv2 versus Supervised Visual Representations for Tooth-Level Multi- Label Diagnosis Classification on Panoramic Radiographs: A Frozen-Feature Sample-Efficiency Study

Questo studio dimostra che, sebbene il modello DINOv2-small congelato non superi significativamente la ResNet50 pre-addestrata su ImageNet in modo supervisionato su radiografie panoramiche completamente annotate, esso fornisce un'efficienza campionaria e una prestazione superiori per la classificazione diagnostica multi-label a livello dentale sotto budget di annotazione limitati.

Panagoula Dimitrelou, Efstathios Alonaris, Athanasia Sergounioti2026-08-31
💻 computer science

Quantum AIO-ChameleonGAN for Behaviour-Aware Quantum–Classical Intrusion Detection of Adaptive Cyber Threats

Questo studio introduce Quantum AIO-ChameleonGAN, un framework ibrido quantistico-classico per l'individuazione delle intrusioni che integra l'ottimizzazione dell'angolo di incidenza per la modellazione comportamentale contestuale con un circuito quantistico variazionale a otto qubit, raggiungendo un'accuratezza del 99,85% e una riduzione dei falsi negativi del 33,3% sul dataset CIC-UNSW-NB15, dimostrando al contempo benefici rappresentazionali attraverso la simulazione dello stato vettoriale.

Kevin Tole, Edward Fondo2026-08-31
💻 computer science

Regional Style Recognition of Chinese Paper-Cutting Based on Deep Learning and Explainability Analysis

Questo articolo introduce il dataset CRPC-6 e dimostra, attraverso il deep learning e l'analisi della spiegabilità, che gli stili regionali del ritaglio della carta cinese sono definiti principalmente da tecniche artigianali distinte piuttosto che dalla semantica tematica, raggiungendo un'accuratezza di classificazione del 95% con un modello ConvNeXt-Tiny.

Hanzi He, Hongming Yang, Zhijie Yang2026-08-31
💻 computer science

Evolving Background Activities for Event-Triggered Thinking in Lifelong Autonomous Robots

Questo articolo propone un framework di attività di background evolutivo per robot autonomi lifelong che consolida dinamicamente il ragionamento ripetitivo in processi di background leggeri innescati da specifiche condizioni, riducendo così significativamente i costi computazionali pur mantenendo il richiamo di eventi critici e migliorando il successo in compiti a lungo termine.

Su Hong2026-08-31
💻 computer science

Unsupervised Satellite Image Change Detection Using Quantum-Inspired Mapping and Weighted Hybrid Neighborhood MRFs

Questo articolo propone un framework di rilevamento dei cambiamenti in immagini satellitari non supervisionato che riformula un Campo Casuale di Markov consapevole del contesto con vicinanze pesate a 8 connessioni come un problema QUBO, ottenendo prestazioni competitive sul benchmark OSCD pur mantenendo la compatibilità con le future architetture di quantum annealing.

Saman Ghafari¹, Shaho Piroti, Parviz Zeaieanfirouzabadi2026-08-31
💻 computer science

Memory or Generalization? Temporal Probing of Data Contamination in Bengali LLM Benchmarks

Questo articolo introduce il "temporal probing", un test di validità diretta che utilizza item di pari difficoltà, ma successivi al periodo di cutoff, per misurare la contaminazione dei dati nei benchmark per LLM in bengalese, riscontrando che gli attuali modelli sul dataset BoolQ-bn non mostrano alcuna inflazione significativa dovuta alla memorizzazione, nonostante la prevalenza di set di test statici e tradotti.

Md Fahim Faisal Tanha2026-08-31