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💻 computer science

Machine Learning versus Deep Learning for Public Financial Report Classification and Popularity Prediction: A Feasibility Study on Ghana's Controller and Accountant-General's Department

Questo studio di fattibilità valuta le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico classico e di apprendimento profondo sui rapporti finanziari del Dipartimento del Controllore e del Contabile Generale del Ghana, rivelando che, sebbene l'XGBoost perfezionato abbia ottenuto una classificazione delle categorie perfetta, lo studio di ablazione successivo ha dimostrato che le caratteristiche delle parole chiave hanno gonfiato significativamente questi risultati, sottolineando la critica necessità di una rigorosa validazione delle caratteristiche prima di implementare tali strumenti nei contesti del settore pubblico.

Emmanuel Osei-Dwomoh, Gabriel Osei Forkuo2026-08-27
💻 computer science

Gdlcn–dsbo: A Graph Neural Network-driven Multi-objective Framework for Intelligent Cloud Resource Allocation and Task Allocation

Questo articolo propone Gdlcn–dsbo, un framework ibrido che combina le Graph-dependent Labelled Convolutional Networks (GDLCN) e la Deep Scheduled Butterfly Optimization (DSBO) per ottimizzare l'allocazione multi-obiettivo delle risorse cloud e dei task, migliorando così l'efficienza del sistema, riducendo i costi e garantendo l'equità in ambienti IoT dinamici.

Lakshmi Manikya Shanmukha Sairam Chirravuri2026-08-27
💻 computer science

A Candidate Pattern Language for Resilient SME Data Pipelines: Design and Failure-Injection Evaluation

Questo articolo propone e valuta sinteticamente un linguaggio di pattern candidato composto da sette pattern di progettazione per pipeline di dati resilienti in piccole e medie imprese con risorse limitate, dimostrando attraverso esperimenti di iniezione di guasti che tali pattern affrontano efficacemente specifici modi di guasto — come duplicati, deriva dello schema e perdita silenziosa di dati — rispetto ai baseline standard, pur riconoscendo esplicitamente i limiti dello studio come contributo basato su prototipi e non validato sul campo.

Rohit Arora2026-08-27
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Rater choice determines measured fidelity: a multi-model evaluation of large language model raters for AI-generated plain-language biomedical summaries

Questo studio dimostra che la scelta del modello linguistico di grandi dimensioni utilizzato come valutatore influenza significativamente la fedeltà misurata e la conformità alla sicurezza nei riassunti biomedici generati dall'IA, con diversi modelli che producono tassi di errore che variano di un fattore quattro e portando a conclusioni divergenti sulla qualità del riassunto.

Aditi Kishore¹2026-08-27
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Byzantine-Robust Decentralized GRPO: Defending Against Domain Poisoning and Reasoning-Inflation Attacks

Questo articolo introduce Dec-GRPO, un framework di ottimizzazione della politica relativa al gruppo decentralizzata e robusta contro i guasti bizantini che difende dagli attacchi di avvelenamento del dominio e di inflazione del ragionamento integrando il filtraggio dei logit di riferimento, la selezione ponderata in base alla reputazione, l'aggregazione Multi-Krum e vantaggi penalizzati adattivamente per la lunghezza.

Uday Yeruva, Gade Victoria2026-08-27
💻 computer science

When Does Persistent Shared State Matter? Functional Boundaries, Solution Accessibility, and Causal Mechanisms in Modular Recurrent Systems

Questo articolo dimostra che lo stato condiviso persistente nei sistemi ricorrenti modulari è selettivamente vantaggioso piuttosto che universalmente superiore, diventando criticamente necessario specificamente quando l'informazione rilevante per il compito deve sia attraversare i confini modulari sia persistere dopo che la sua disponibilità esterna è terminata.

Qiyang Lin2026-08-27
💻 computer science

Post-Hoc Explainability for Contrastive Graph Anomaly Detection via Gradient Attention Maps

Questo articolo introduce X-CoLA, il primo framework di spiegabilità post-hoc per il rilevamento di anomalie in grafi contrastivi, che integra le Gradient Attention Maps nel modello CoLA per identificare le specifiche connessioni strutturali e le dimensioni delle caratteristiche che guidano le decisioni sulle anomalie senza compromettere le prestazioni di rilevamento.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida Seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-27
💻 computer science

Investigating the application of differential fuzzing to support the identification and suppression of equivalent mutants: An experimental study

Questo studio sperimentale dimostra che il fuzzing differenziale è un approccio pratico e indipendente dal linguaggio per identificare ed eliminare efficientemente i mutanti equivalenti in diversi progetti software reali, ottenendo punteggi di mutazione quasi perfetti e generando input azionabili per rafforzare le suite di test tradizionali.

Bruno Ely Reis Garcia, Simone do Rocio Senger de Souza2026-08-27
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Laplacian-Guided R-Vine Copula Learning for Bayesian Networks with Mixed-Type Data

Questo articolo propone la Hybrid Copula Bayesian Network (HCBN), un nuovo algoritmo che apprende le strutture delle reti bayesiane da dati di tipo misto senza trasformazioni, integrando l'analisi spettrale Laplaciana con un framework di copula Regular Vine per ottenere una verosimiglianza logaritmica e un controllo della complessità del modello superiori rispetto ai metodi esistenti.

afrooz moradbeiky, Farzin Yaghmaee2026-08-27