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Latency-Aware and Energy-Efficient Workload Distribution in Hierarchical Vehicular Fog Computing

Questo articolo propone un framework di distribuzione del carico di lavoro consapevole della latenza e dell'efficienza energetica per il fog computing veicolare gerarchico che utilizza un algoritmo di Ottimizzazione a Sciame di Particelle Modificato (MPSO) per ottimizzare l'offloading dei task e l'allocazione delle risorse, dimostrando miglioramenti significativi nella latenza, nel consumo energetico e nei tempi di esecuzione rispetto ai metodi convenzionali.

Salman Khan, Woong-Kee Loh, Muhammad Babar2026-10-13
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AI Governance and Ethical Implications for Organizational Oversight in Cybersecurity

Questo articolo concettuale propone un quadro integrativo fondato sulla Teoria delle Capacità Dinamiche per esaminare come la governance dell'IA rimodelli la supervisione organizzativa nella cybersicurezza, distinguendo tra l'uso operativo dell'IA e gli accordi di governance che garantiscono responsabilità, trasparenza e un controllo umano significativo.

Irlenys Josefina Tersek Rodríguez2026-10-13
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Understanding Fake News through a Quantifiable Linguistic Feature Framework

Questo studio affronta la mancanza di un approccio sistematico alla caratterizzazione delle fake news sviluppando un framework di caratteristiche linguistiche quantificabili che, attraverso un'analisi di machine learning potenziata da SHAP, identifica otto caratteristiche fondamentali organizzate in tre meccanismi cognitivi, offrendo così una nuova prospettiva per comprendere, rilevare e governare la disinformazione.

Yunxi Lin, Liang Jiang, Shengliang Lin2026-10-13
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Systematic Literature Review of Security and Privacy Management in LoRaWAN Networks

Questa revisione sistematica della letteratura analizza 50 studi recenti sulla sicurezza e la privacy di LoRaWAN per proporre una nuova tassonomia multiassiale, identificare lacune critiche nella ricerca come la mancanza di pseudonimizzazione dinamica e di rekeying automatico, e delineare direzioni future inclusi la crittografia post-quantistica e il rilevamento delle intrusioni basato sul machine learning.

Kawthar Chroudi, Mongi Ben Ameur, Mohamed hadi Habaebi, Jalel Chebil, Mohammed Abdulla Salim Al Husaini, Jamel Bel hadj (…)2026-10-13
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EthnoPulse: A Multi-Task Deep Learning Framework for Traditional Music Emotion Recognition and Online Engagement Prediction

EthnoPulse è un framework di deep learning multi-task che modella congiuntamente il riconoscimento delle emozioni nella musica tradizionale e la previsione del coinvolgimento online utilizzando un setting a etichette parziali con corpora disgiunti, raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte e sottolineando l'importanza critica della valutazione raggruppata per composizione e della reportistica specifica per dimensione nell'analisi musicale transculturale.

Cheng Zhang2026-10-13
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Modular Semantic Schema Mapping for Heterogeneous Security Syslogs: Deployability and Cross-Vendor Robustness

Questo articolo propone una pipeline modulare in tre fasi per la mappatura di syslog di sicurezza eterogenei verso uno schema comune, dimostrando attraverso una vasta valutazione su dati del settore dell'istruzione coreana che la combinazione della canonicalizzazione strutturale con matcher semantici sia locali che basati su agenti migliora significativamente l'accuratezza della mappatura, rivelando al contempo un compromesso critico tra precisione e latenza di implementazione in diversi ambienti vendor.

Woohyeok Choi, Hoon Sagong, Young Yoon2026-10-13
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Heart disease detection with trust-based authentication framework in Edge-cloud-IoMT using Adaptive Aggregation Multi-scale Fusion Network

Questo articolo propone un framework di autenticazione basato sulla fiducia integrato con una Rete di Fusione Multi-scala con Aggregazione Adattiva (AAMF-Net) all'interno di un'architettura Edge-cloud-IoMT per rilevare efficacemente le malattie cardiache, raggiungendo un'accuratezza del 96,37% affrontando i vincoli delle risorse edge attraverso un pre-processing avanzato dei dati, la selezione delle caratteristiche e un modello di deep learning ibrido che combina l'auto-attenzione e la fusione multi-scala.

Neha Sambhaji Suryavanshi, Suresha D., Amolkumar N. Jadhav, Anushka D. Kadage, Mukesh Kumar Tripathi, Bibhuprasad Sahu2026-10-13
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Cross-Platform Interoperable Real-Time Wearable Sensor Data Analysis using Gated Capsule-Transformer Network for Clinical Diagnosis

Questo articolo propone un nuovo framework denominato Gated Capsule-Transformer Network (GCT-Net), potenziato dall'Ottimizzazione Meta-Euristica Selettiva e dal Bilanciamento dei Dati Generativi-Sintetici Integrati per superare i problemi di eterogeneità, scalabilità e squilibrio dei dati nell'assistenza sanitaria basata su sensori indossabili, migliorando così significativamente l'accuratezza, la precisione e la sensibilità della diagnosi clinica in tempo reale.

EZHUMALAI P, J Raja2026-10-13
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Code Agents under Split Specifications: An Empirical Study of Silent Failure in System Integration

Questo studio empirico rivela che gli agenti di codice guidati da grandi modelli linguistici falliscono frequentemente in modo silenzioso durante l'integrazione di sistema quando mancano fatti critici dalle specifiche suddivise, dimostrando che la progettazione della pipeline — specificamente la capacità di porre domande di chiarimento o di imporre test rigorosi — è più critica della scelta del modello nel prevenire tali errori non rilevati.

Camilo Chacón Sartori2026-10-13
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An Optimization Framework for Digital Advertising Budget Allocation Based on Multi-Objective Distributed Federated Learning and Cloud Computing

Questo articolo propone un nuovo framework di ottimizzazione per l'allocazione del budget pubblicitario digitale che integra il Federated Distributional Adaptive Q-Reinforcement Learning e il Federated Adaptive NSGA-II all'interno di un sistema distribuito basato su cloud e preservante la privacy per massimizzare simultaneamente ROAS, CTR ed efficienza dei costi, ottenendo al contempo accuratezza, scalabilità e rendimenti economici superiori rispetto ai metodi esistenti.

Saeid Farahabadi, Ameneh Farahani, Mehdi Keramatpour2026-10-13