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💻 computer science

Construction of a Personalized Physical Fitness Training Recommendation System Based on Random Forest and Gradient Boosting Machine

Questo articolo propone un framework di Apprendimento Collaborativo Gerarchico Guidato dalla Conoscenza di Dominio (DKHCL) che integra la selezione delle caratteristiche tramite Random Forest con la predizione tramite Gradient Boosting Machine e vincoli del Rapporto tra Carico di Lavoro Acuto e Cronico per ottenere raccomandazioni sulla forma fisica personalizzate ad alta accuratezza, dimostrando sia una prestazione offline superiore rispetto a baseline avanzate sia miglioramenti significativi nella riduzione degli infortuni e nell'efficienza del raggiungimento degli obiettivi in una validazione sul campo prospettica.

Fuliang Geng, Mei Wei2026-08-26
💻 computer science

Intention modeling mediates cooperative incompatibility via character separability

Questo articolo dimostra che la modellazione esplicita dell'intenzione migliora le prestazioni cooperative rispetto ai metodi impliciti, specificamente in ambienti che richiedono risposte ottimali distinte per ogni tipo di partner, stabilendo una divisione del lavoro che separa il carattere stabile di un partner dal suo stato mentale dinamico, riducendo così l'incompatibilità tra partner.

Joonsong Lee, Jooyeon Kim2026-08-26
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A HamNoSys-Guided Dataset and Baselines for Fine-Grained Isolated Handshape Recognition in Sign Language

Questo articolo introduce un dataset su larga scala, basato su HamNoSys, composto da 144.000 immagini RGB provenienti da 15 partecipanti per 160 classi di forme delle mani ed stabilisce le prestazioni di base utilizzando vari modelli di deep learning e machine learning sotto protocolli di valutazione sia subject-dependent che leave-one-subject-out per far avanzare il riconoscimento della lingua dei segni a grana fine.

Ushnish Sarkar, Suvajit Patra, Bhaswar Chattopadhyay, Pranab Singha Roy, Tapas Samanta2026-08-26
💻 computer science

From Sustainability Assessment to Decision Records: The SEEDS Framework for Sustainable Requirements Engineering in Digital Health Software

Questo articolo introduce SEEDS, un framework role-aware per l'ingegneria dei requisiti sostenibile nella sanità digitale che operazionalizza le valutazioni di sostenibilità multidimensionali in record decisionali e requisiti azionabili, supportati da un nuovo strumento di bozza assistito da LLM per migliorarne l'adozione pratica.

Juliana Silva Herbert, Rafael Torres Dias, Lívia Reis Edinger Silva, Mariana Koerber Albino, Muriel Figueredo Franco2026-08-26
💻 computer science

Hybrid Random Forest and Differential Equation Control for Fragmentation Reduction in De-duplication Storage Systems

Questo studio propone un controller ibrido Random Forest e Differential Equation (RF-DE) che riduce efficacemente la frammentazione nei sistemi di archiviazione con de-duplicazione, ottenendo un rapporto di frammentazione inferiore, una latenza I/O significativamente ridotta e un indice di salute dell'archiviazione più elevato rispetto ai metodi esistenti di No Fragmentation Control e Storage Fragmentation-Informed Garbage Collection.

Mudasiru Hammed, Friday Thomas Ibharalu, Adio Taofiki Akinwale, Junoke Soyemi2026-08-26
💻 computer science

Beyond Sequential Hybrid Retrieval: A Parallel Framework for Accurate and Scalable RAG

Questo articolo introduce PH-RAG, un framework di recupero ibrido parallelo che esegue simultaneamente il recupero sparso e denso con fusione e reranking per raggiungere un'accuratezza allo stato dell'arte e una latenza migliorata nel question answering a dominio aperto, superando i complessi baseline agentici senza richiedere grafi di conoscenza o critici iterativi.

Dilawaiz Hameed, Mariam Shaiq, Ibrar ul Hassan Akhtar2026-08-26✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Causality-Constrained Generative Adversarial Networks for Bias-Resilient Data Synthesis

Questo articolo esamina le reti avversarie generative vincolate dalla causalità (CC-GAN), che integrano modelli causali strutturali e interventi per generare dati resilienti ai bias andando oltre i modelli associativi per affrontare i percorsi discriminatori, proponendo al contempo una tassonomia comparativa, riassumendo i compromessi tra equità e utilità e identificando le sfide chiave per l'adozione in contesti ad alto rischio.

SAI DOONDI KOTHAPALLI2026-08-26
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Federated Learning Framework with Differential Privacy over Homomorphic Vector Encryption for Data-Sensitive Applications

Il documento propone un framework di Federated Learning leggero e sicuro che integra la Differential Privacy con la Homomorphic Vector Encryption per proteggere applicazioni sensibili ai dati come l'IoMT dagli attacchi di reverse-engineering, quantificando al contempo i relativi overhead predittivi e crittografici.

Manu Narula, Jasraj Meena, Dinesh Vishwakarma2026-08-26
💻 computer science

From Trustworthy AI Principles to Verifiable System Requirements: A Multi-Stakeholder Engineering Framework for Clinical Decision Support Systems

Questo articolo presenta un framework ingegneristico riproducibile in tre fasi che traduce sistematicamente i bisogni dei vari stakeholder e i vincoli normativi in requisiti di sistema formali e verificabili conformi agli standard ISO/IEC/IEEE 29148 e alla tassonomia FUTURE-AI, dimostrato attraverso la creazione di un corpus di requisiti pubblicamente disponibile per un sistema di IA clinica ad alto rischio nel progetto AI4HF.

Antonino Angi, Joan Perramon-Llussà, Ilia Stepin, Miriam Cabrita, Laura Arbelaez Ossa, A. Anil Sinaci, Senan Postaci, Ca (…)2026-08-26