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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
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Meta-Learning-Driven Deep Reinforcement Learning for Green Resource Management in 5G/6G Networks

Questo articolo propone un framework di deep reinforcement learning guidato dal meta-learning che combina MAML e PPO per consentire una rapida adattabilità dell'orchestrazione delle risorse consapevole dell'energia nelle reti 5G/6G, ottenendo miglioramenti significativi nell'efficienza energetica e nella riduzione dell'impronta di carbonio mantenendo al contempo la qualità del servizio.

Mohamed EL Amine Ameur, Bouziane Brik, Mazene Ameur, Sofien Gannouni2026-10-13
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GPU-Accelerated Tensor Operations for CKKS-Based CNN Inference on Homomorphically Encrypted Data

Questo articolo presenta un framework accelerato da GPU che integra la libreria TenSEAL con un backend CUDA personalizzato per la libreria Troy CKKS, consentendo un'inferenza CNN criptata a livello di tensore efficiente su dispositivi compatti ed edge che supera significativamente sia i server CPU di fascia alta che i baseline GPU a livello di operazione.

Núria Moreno-Chamorro, Leonel Sousa, Aleksandar Ilić, Maribel Castillo, Manuel F. Dolz2026-10-13
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GLaDViT: interpretable gated fusion of frozen vision, text and layout features for document image classification

GLaDViT è un modello di classificazione di documenti leggero e interpretabile che raggiunge un'elevata accuratezza fondendo CLIP congelato, BERT e caratteristiche di layout derivate da Tesseract attraverso una testa a porta addestinabile, consentendo l'attribuzione esatta delle decisioni alle singole modalità e dimostrando che le caratteristiche di layout forniscono un valore complementare significativo nonostante ricevano pesi di porta bassi.

Murat Simsek2026-10-13
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Validation of a deterministic and reproducible NLP framework for auditable extraction of clinical trial characteristics from PubMed: the MedLitSearch study

Lo studio MedLitSearch valida un framework NLP deterministico, riproducibile e verificabile per l'estrazione di caratteristiche di studi clinici da PubMed, dimostrando un'elevata accuratezza e affidabilità attraverso il recupero automatizzato, il benchmarking e dataset annotati da esperti, sottolineando al contempo la necessità della supervisione umana.

Kossi Jean-Jacques Daniel Fianko, Nathalie Bourguignon, Aurélie Cabrespine, Sylvain Mathieu, Florian Martinet-Kosinski (…)2026-10-13
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Nubian Ibex Optimizer: A Nature-inspired Metaheuristic Algorithm

Questo articolo introduce il Nubian Ibex Optimizer (NIO), un nuovo algoritmo metaeuristico ispirato alla natura che dimostra una convergenza, robustezza e adattabilità superiori nella risoluzione di problemi di ottimizzazione complessi attraverso 23 funzioni benchmark e 8 sfide di progettazione ingegneristica.

Mohammed Gamal Ragab, Said Jadid Abdulkadir, Hitham Alhussian, Alawi Alqushaibi, Ebrahim Hamid Sumiea, Safwan Mahmood Al (…)2026-10-13
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Cognitive Digital Twin-Driven Explainable AI Framework for Adaptive Detection of Zero-Day Cyber Threats

Questo articolo propone un framework di intelligenza artificiale spiegabile guidato da un gemello digitale cognitivo che potenzia il rilevamento adattivo delle minacce cyber zero-day modellando continuamente gli stati di sicurezza e fornendo previsioni interpretabili, ottenendo metriche di prestazione superiori nelle valutazioni simulate rispetto ai modelli statici, evidenziando al contempo la necessità di una validazione nel mondo reale.

Lamia Akter2026-10-13
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A Rigorous Statistical Framework for Long Short-Term Memory Networks: State-Space Operator Dynamics, Continuous-Time Neural SDEs, and Informational Efficiency

Questo articolo stabilisce un rigoroso framework statistico per le reti Long Short-Term Memory modellandole come sistemi a spazio di stato stocastici non lineari e derivando i loro limiti SDE neurali in tempo continuo, fornendo al contempo garanzie teoriche di stabilità, coerenza dello stimatore e limiti del rischio predittivo sotto specifiche ipotesi.

Cosmas Kaitani Nziku2026-10-13