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💻 computer science

Deterministic multi-hash routing supports long-horizon training in a compact language model

Questo articolo dimostra che un modello linguistico compatto da 201 milioni di parametri, che utilizza un routing multi-hash deterministico basato sull'identità del token per la selezione degli esperti, può raggiungere prestazioni competitive in compiti di addestramento a lungo orizzonte, sebbene il contributo specifico del meccanismo di routing rimanga non isolato a causa della mancanza di controlli densi corrispondenti.

Boris Peyriguere2026-08-28
💻 computer science

Secure Federated Learning Framework with Dynamic Lightweight Cipher (Fed- DLC) for Resource-Constrained Networks and Data-Sensitive Applications

Questo articolo introduce Fed-DLC, un framework di apprendimento federato leggero che impiega un cifrario dinamico per mettere in sicurezza gli scambi di modelli in reti con risorse limitate, dimostrando che mantiene una prestazione del compito paragonabile al federated learning standard pur aggiungendo un carico computazionale gestibile, sebbene la sua sicurezza crittografica richieda ulteriori validazioni.

Manu Narula, Jasraj Meena, Dinesh Kumar Vishwakarma2026-08-28
💻 computer science

The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

Questo studio introduce una pipeline NLP bilingue e riproducibile che adatta l'architettura del Say-Do Gap Index per rilevare la divergenza tra la retorica aziendale e le pratiche di governance osservabili riguardo all'IA agente all'interno dell'indice IBEX 35, dimostrando la generalizzabilità del framework oltre i tradizionali domini ESG.

Alfredo Merlet2026-08-28
💻 computer science

3D Surface Reconstruction from Point Clouds via Explicitly Geometrically Weighted RBF Neural Interpolation

Questo articolo propone un nuovo framework di ricostruzione di superfici 3D che migliora l'interpolazione neurale tramite Funzioni di Base Radiale (RBF), incorporando esplicitamente pesi di altitudine geometrica nella matrice di attivazione e utilizzando il clustering K-means con kernel a supporto compatto per ottenere una ricostruzione ad alta precisione e computazionalmente efficiente di nuvole di punti non strutturate su larga scala.

Mohamed Cherkaoui Eddeqaqi2026-08-28
💻 computer science

An analysis of university ranking systems using an unsupervised machine learning-based ranking framework

Questo studio propone un framework di apprendimento automatico non supervisionato che utilizza l'Analisi delle Componenti Principali e l'Analisi Fattoriale per convalidare e migliorare la trasparenza e la stabilità delle classifiche universitarie derivando fattori latenti e applicando pesi bilanciati, dimostrando infine che, sebbene i singoli posizionamenti possano fluttuare, i modelli distributivi complessivi delle principali università australiane rimangono coerenti con sistemi stabiliti come THE e QS.

Yipeng Zhu, Yuanxi Peng, Mengtong Li, Rohitash Chandra2026-08-28
💻 computer science

Where Abstention Lives: A Pre-Registered Four-Way Comparison of Abstention Interfaces in a Small Language Model with Versioned Memory

Questo studio preregistrato dimostra che in un modello linguistico piccolo con memoria versionata, implementare l'astensione tramite una testa binaria separata supera significativamente i token del vocabolario e gli slot di memoria, disaccoppiando la decisione dalla softmax di generazione, rendendo così l'abilità di dire "non lo so" apprendibile anche con margini di accuratezza limitati.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-08-28
💻 computer science

Low data image based urban noise estimation

Questo articolo presenta un framework di apprendimento automatico efficiente dal punto di vista delle risorse che predice i livelli di rumore di fondo urbano partendo da immagini casuali scattate con smartphone utilizzando solo 400 campioni, combinando la segmentazione semantica basata su transformer con caratteristiche manuali interpretabili, abilitando così un monitoraggio acustico scalabile e guidato dalla scienza dei cittadini, validato rispetto alle soglie psicoacustiche.

Priyanshu Sarma-Sarkar, Rajkumar Saini2026-08-28
💻 computer science

An implication of activation functions for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to solve non-autonomous differential equations

Questo studio valuta empiricamente nove funzioni di attivazione all'interno di un framework di Reti Neurali Physics-Informed per la risoluzione di equazioni differenziali non autonome, dimostrando che GELU è la scelta più robusta grazie alla sua prestazione superiore nel minimizzare la perdita residua rispetto ad altre funzioni.

Ashrafur Rahman, Md Shakhawat Alam2026-08-28
💻 computer science

A Lightweight Context-Aware Detector for Small and Occluded Targets in Aerial Power-Line Inspection

Il documento propone LiteFocus-DEIM, un rilevatore leggero e consapevole del contesto che integra un Gated Attention Block, un Adaptive Feature Fusion e un Focused Scale Flow Network per rilevare efficacemente dispositivi di protezione individuale piccoli e occlusi nelle ispezioni aeree delle linee elettriche, ottenendo un'elevata accuratezza ed efficienza sia sul dataset personalizzato HAD che sul benchmark VisDrone2019.

Dahua Li, Junru Shi, Xuan Li, Xueying Hu, Qiang Gao, Dong Li2026-08-28