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💻 computer science

Attention-guided local dynamic alignment: Boosting zero-shot classification of vision-language models

Questo articolo propone l'Attention-guided Local Dynamic Alignment (ALDA), un metodo privo di addestramento che migliora la classificazione visione-linguaggio zero-shot impiegando un campionamento multi-scala adattivo guidato dall'attenzione per ridurre il rumore di fondo e una propagazione iterativa bidirezionale su un grafo bipartito regione-descrizione per modellare le correlazioni semantiche reciproche, ottenendo così significativi miglioramenti di accuratezza attraverso diversi benchmark.

Lei Chen, Li Duan, Rui Fang, Hongping Zhang2026-07-06
💻 computer science

The re-identification generative adversarial network for image super-resolution

Questo articolo propone SOAGAN, una rete avversaria generativa con attenzione del secondo ordine che integra meccanismi di re-identificazione e un discriminatore con attenzione alla covarianza basato su U-Net per fornire feedback sia globali che a livello di pixel, migliorando così significativamente la qualità visiva soggettiva dei risultati della super-risoluzione di immagini singole.

duwei Hua, hanling Li2026-07-06
💻 computer science

Learning and Teaching in the Era of Advanced Artificial Intelligence Technology at Higher Education Institutions in India

Questo studio quantitativo sugli studenti e i docenti di ingegneria indiani rivela che, sebbene gli strumenti di IA generativa come ChatGPT siano sempre più adottati per migliorare la preparazione per l'industria, gli studenti utilizzano una gamma più limitata di strumenti e riportano livelli di soddisfazione inferiori rispetto ai loro docenti, evidenziando una critica necessità di migliorare l'alfabetizzazione all'IA e le strategie di apprendimento personalizzato nell'istruzione superiore.

Ragupathi Ramasamy, Charumathy T, Tharini C, Premkishor S K, Pavithra B, Padma Ragam2026-07-06
💻 computer science

A Reference Framework for Empirical Studies on LLM-Based Code Generation: A Review-Grounded Synthesis

Questo articolo affronta la frammentazione e la mancanza di comparabilità negli studi empirici sulla generazione di codice basata su LLM sintetizzando una revisione di 35 studi recenti in un quadro di riferimento completo composto da sei componenti fondamentali per consentire valutazioni più sistematiche, trasparenti e riproducibili.

Nathalia Nascimento, Everton Guimaraes2026-07-06
💻 computer science

A Hybrid Deep Learning Framework for efficient emotion detection on the facial image dataset

Questo articolo propone un framework di deep learning ibrido che integra il transfer learning, le CNN e i meccanismi di attenzione per superare i limiti dei sistemi tradizionali di rilevamento delle emozioni, ottenendo una precisione, una robustezza e una adattabilità cross-domain superiori per applicazioni di interazione uomo-computer nel mondo reale.

S. Hrushikesava Raju, S. Adinarayana, Kale Naga Venkata Srinivas, U. Sesadri, Vijaya Chandra Jadala, Nabanita Choudhury2026-07-06
💻 computer science

A Multimodal AI Framework for Pulmonary Embolism Detection, Segmentation, and Patient Risk Assessment

Questo articolo propone un framework di IA multimodale che integra una Mask R-CNN personalizzata per la segmentazione dei coaguli in TCPA, un modello ibrido LSTM-GRU per l'analisi delle serie temporali in terapia intensiva e una rete neurale artificiale per la valutazione del rischio clinico, raggiungendo un punteggio Dice di 0,88 e un'accuratezza complessiva del 91,81% per migliorare la diagnosi di embolia polmonare e la previsione del rischio per i pazienti.

Swetha Tadimeti, Lakshmi Srinivasa Reddy D2026-07-03
💻 computer science

UAMG-RAG: Adaptive Multi-Granularity Retrieval-Augmented Generation with Uncertainty-Guided Re-Retrieval

Il documento propone UAMG-RAG, un framework che regola dinamicamente la profondità del recupero e la granularità dei documenti in base alla complessità della domanda e impiega il re-recupero guidato dall'incertezza per migliorare le prestazioni di ragionamento e ridurre le allucinazioni, ottenendo miglioramenti significativi sui benchmark HotpotQA e WikiHow.

Shreya B S, Kayarvizhy N2026-07-03
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A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision

Questo articolo propone un classificatore binario basato sui dati e privo di funzioni di perdita che integra il TOPSIS fuzzy intuitivista simmetrico con la decisione tripartita sequenziale auto-interattiva per superare le limitazioni esistenti, utilizzando pesi degli attributi oggettivi, misurazioni di distanza bilanciate e un ciclo di feedback interno per l'adattamento delle soglie, migliorando così le prestazioni di classificazione e la robustezza.

Yangyang Guo, Wenyan Xu, Qiang Chen2026-07-03
💻 computer science

Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks

Questo studio presenta un framework preliminare di deep learning che utilizza reti neurali convoluzionali basate su mel-spettrogrammi per distinguere automaticamente tra i dialetti Maxaatiri e Maay Somali, raggiungendo un'accuratezza di circa l'81% su un piccolo dataset derivato da trasmissioni radiotelevisive, evidenziando al contempo la necessità di dati più ampi e diversificati per garantire la generalizzabilità.

Mohamed Mohamud Ali2026-07-03