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💻 computer science

A Self-Healing Architecture for Mitigating Bibliographic Hallucinations in LLM-Generated Academic Texts

Questo articolo introduce un'architettura di auto-riparazione innovativa che rileva e mitiga autonomamente le allucinazioni bibliografiche nei testi accademici generati da LLM combinando una verifica multistrato con un processo di raffinamento basato su frasi efficiente, raggiungendo un'elevata accuratezza di identificazione (0,96) e riducendo significativamente i costi computazionali pur garantendo l'integrità accademica.

Davide Tosi, Edoardo Crescenzo Mauriello, Andrea Utzeri2026-08-26
💻 computer science

When Evaluation Clarity Creates Algorithmic Anxiety: A Randomized Field Experiment of Explainable Fuzzy Assessment and Teacher Feedback Uptake

Un esperimento sul campo randomizzato che coinvolge 982 docenti universitari cinesi dimostra che il feedback di un'IA fuzzy spiegabile migliora significativamente la correttezza procedurale, la fiducia calibrata e il successivo miglioramento dell'istruzione rispetto ai sistemi di IA tradizionali o a scatola nera, principalmente chiarendo l'incertezza algoritmica e favorendo l'accettazione del feedback.

Yiran Zhou2026-08-26
💻 computer science

A Validated Measurement Protocol for Comparable, Cost-Aware Software Testing Evaluation: A Reproducible Benchmark, an Oracle Sampling-Budget Guarantee, and a Real-Fault Validity Study, Instantiated for Quantum Programs

Questo articolo introduce un protocollo di misurazione validato e riproducibile (QSQ-Bench e Q-EVAL) che garantisce valutazioni del testing del software comparabili, consapevoli dei costi e con validità di costrutto, stabilendo garanzie statistiche dell'oracle e dimostrandone l'efficacia attraverso uno studio completo su programmi quantistici e un sistema classico.

Bhanwar Gupta, Sanjeev Rana2026-08-26
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SFE-YOLO: Spatial-Frequency Dual-Domain Enhanced YOLO for SAR Ship Detection

Per affrontare i limiti dei rilevatori esistenti in ambienti marini complessi, l'articolo propone SFE-YOLO, un framework YOLO potenziato a doppio dominio che integra la convoluzione pinwheel per l'estrazione di caratteristiche multi-orientamento e un blocco nel dominio della frequenza per la soppressione del clutter marino, ottenendo prestazioni superiori nel rilevamento di navi SAR sui dataset SSDD e HRSID.

Huicong Ning, Ying Zhang, Jiajia Chen, Peinan Hao, Xiaojing Zhao, Tianzi Yan2026-08-26
💻 computer science

Context-Aware LLM Evaluators for Content Moderation Judgments in a Low-Resource Setting

Questo studio dimostra che, sebbene il prompting consapevole del contesto e il recupero delle decisioni pregresse possano migliorare i valutatori basati su Large Language Model per la moderazione dei forum di giornali tedeschi, la scelta della capacità del modello è più critica della strategia di prompting, con il modello più grande che supera i sistemi supervisionati nelle categorie di rimozione rare senza richiedere dati di addestramento annotati.

Felix Krejca, Tobias Kietreiber, Michael Wiegand, Sebastian Neumaier2026-08-26
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A Priority-Guided Action-Masked Proximal Policy Optimization Framework for Dynamic Scheduling of Electric Power Material Verification Tasks

Questo articolo propone PPO-TS, un framework di Proximal Policy Optimization con mascheramento delle azioni guidato dalla priorità che dimostra un miglioramento statisticamente significativo in un benchmark sintetico per la pianificazione della verifica dei materiali dell'energia elettrica dinamica, pur rivelando limitazioni nell'utilizzo delle apparecchiature e nei confini di generalizzazione.

Zhaolei He, Ao He, Cong Lin, Jing Zhao, Liping Gao, Xiang Yin2026-08-26
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JarifNet: An Attention-Augmented Lightweight CNN for Highly Calibrated Edge Image Classification

Questo articolo introduce JarifNet, un'architettura CNN leggera che combina bottleneck a residuo invertito, l'attenzione Squeeze-and-Excitation e lo Stochastic Depth per raggiungere livelli state-of-the-art in termini di accuratezza, calibrazione della probabilità ed efficienza computazionale per la classificazione di immagini su dispositivi edge sul dataset CIFAR-10.

Sadik Al Jarif2026-08-26
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TITAN: A Diversity-Driven Stacked Ensemble with a Multi-Branch Neural Network for Predicting Live Birth in IVF

Il documento presenta TITAN, un modello ensemble impilato guidato dalla diversità che integra cinque apprendisti basati su alberi e una rete neurale multi-ramo personalizzata con un rigoroso rilevamento della perdita di dati e l'ottimizzazione bayesiana per raggiungere un'accuratezza allo stato dell'arte nella previsione degli esiti delle nascite viventi per i cicli di FIV utilizzando il registro HFEA.

Bala Shiwangi¹, Shailesh D. Kamble², Brijesh Kumar¹2026-08-26
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Multi-classification of Brain Tumor MRI images using Convoluted Neural Network (CNN) based approach

Questo studio propone un modello di Rete Neurale Convoluzionale (CNN) personalizzato a sette strati che raggiunge un'accuratezza di test del 96,10% nella classificazione di immagini di risonanza magnetica cerebrale nelle categorie Glioma, Meningioma, Pituitaria e normale, dimostrando una prestazione robusta per la diagnosi assistita dal computer senza fare affidamento su modelli pre-addestrati.

Bhavak Bajaj, PRIYA GOEL, Rajni Bala2026-08-26