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💻 computer science

Machine Learning Approaches for Hourly Emergency Department Patient Arrival Forecasting: A Multi-Horizon Comparison with Operational Benchmarking at a Norwegian Hospital

Questo studio dimostra che i modelli di machine learning, in particolare un'architettura Direct LSTM+Optuna che evita il problema delle "caratteristiche congelate" (frozen-feature) inerente agli approcci autoregressivi ricorsivi, superano significativamente il baseline operativo basato sul calendario della Norvegia per la previsione oraria degli arrivi dei pazienti al pronto soccorso sia per gli orizzonti di pianificazione a breve che a lungo termine.

Md Ariful Islam Foysal, Gustav Trygve Siqueland, Vetle Ellingsen Hauge, Rasmus Rimestad, Vimala Nunavath, Bjørn-Jostein (…)2026-08-25
💻 computer science

Ecological Proportionality in Generative AI: The Ethics of Marginal Capability and Environmental Sufficiency

Questo articolo propone un "Test di Proporzionalità della Capacità Ecologica" e un corrispondente quadro di governance per guidare eticamente la selezione dei modelli di IA generativa, richiedendo che gli sviluppatori evitino costi ambientali significativamente più elevati a meno che l'onere ecologico marginale non sia giustificato da un aumento proporzionato e specifico per il contesto delle capacità.

Prudvi Saisaran Ponduru, Pavani Priya Vyshnavi Nandanavanam, Sai Kesav Kumar Ponduru2026-08-25
💻 computer science

Distributed IoT Security with Blockchain, Privacy-Preserving Techniques, and Predictive Maintenance Models

Questo articolo propone un nuovo framework basato su blockchain per la sicurezza distribuita dell'IoT che integra l'apprendimento federato, IPFS e la crittografia leggera per superare i vincoli di scalabilità e risorse, raggiungendo un'accuratezza quasi perfetta (99,88%) e un rilevamento delle anomalie robusto per la manutenzione predittiva in tempo reale attraverso diverse applicazioni.

Haitham A. Mahmoud, Ahmed T. Soliman, Mohammed El-Meligy, Azhar Imran, Abdelaty Edrees Abdelgawad2026-08-25
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LEGR: Learnable-Edge Graph Refinement for Table Structure Recognition

Questo articolo introduce LEGR, un framework end-to-end per il riconoscimento della struttura delle tabelle che sostituisce le euristiche geometriche statiche con caratteristiche di bordo relazionali apprendibili e un modulo di raffinamento a rete di attenzione a grafi (Graph Attention Network) a cascata per ottenere prestazioni robuste e invarianti rispetto al dominio attraverso la correzione iterativa delle predizioni tramite un ragionamento sul layout globale appreso.

Saeed Ahmed, Muhammad Mudassir Mehmood, Muhammad Imran Malik, Muhammad Naseer Bajwa, Waheed Ahmed2026-08-25
💻 computer science

An Explainable Android-Based Decision Support System for High-Performance Concrete Strength Prediction Using XGBoost and Monte Carlo SHAP

Questo studio presenta un sistema di supporto decisionale basato su Android, spiegabile, che utilizza un modello XGBoost ottimizzato e un algoritmo Monte Carlo SHAP computazionalmente efficiente per fornire previsioni in tempo reale e interpretabili della resistenza alla compressione del calcestruzzo ad alte prestazioni direttamente su dispositivi mobili.

mohsen beigi2026-08-24
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A Dual-Balance Framework for Long-Tailed Multimodal Relation Extraction

Questo articolo propone un framework unificato a doppio bilanciamento che affronta sia lo squilibrio delle etichette che quello delle modalità nell'estrazione di relazioni multimodali a coda lunga attraverso una strategia di fusione a ramo di modalità per la coerenza cross-modale e un calibratore di classe consapevole dei priori per un migliore riconoscimento delle relazioni di coda, dimostrando prestazioni competitive sui benchmark MNRE e MORE.

Zhihao Lin, Hailin Wang, Ao Ma, Hangyi Ren, He Ma, Yanbing Xie, Dan Zhang2026-08-24
💻 computer science

Multiple approximate-response agents (MARA): Fast near-optimal primal recovery for distributed optimization

Il documento propone i Multiple Approximate-Response Agents (MARA), un metodo di recupero primale parallelizzabile che genera molteplici risposte con sottoptimalità limitata alle query di prezzo duali e le combina per raggiungere rapidamente soluzioni fattibili e quasi ottimali nell'ottimizzazione distribuita senza aumentare il tempo di esecuzione (wall-clock time).

Tetiana Parshakova, Yicheng Bai, Garrett van Ryzin, Stephen Boyd2026-08-24
💻 computer science

FPA-Net:Frequency and Position-Aware Deep Network for Low-Light Image Enhancement in HVI Color Space

Questo articolo introduce FPA-Net, una rete profonda a due rami che sfrutta la modellazione in frequenza a valori complessi e meccanismi di attenzione consapevole della posizione all'interno dello spazio colore HVI per ottenere un miglioramento delle immagini a bassa luminosità allo stato dell'arte con una fedeltà strutturale e una coerenza del colore superiori.

Huaping Zhou, Zihao Li, Kelei Sun2026-08-24
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MeanRadius SMOTE Based Graph Neural Network for Imbalanced Node Classification in Fault and Intrusion Detection

Questo articolo propone la MeanRadius-SMOTE Graph Neural Network (MRS-GNN), un nuovo framework che affronta lo squilibrio delle classi nel rilevamento di guasti e intrusioni generando nodi sintetici nello spazio di embedding e creando archi specializzati per preservare la topologia del grafo, migliorando così significativamente l'accuratezza della classificazione e l'AUC-ROC in condizioni di estremo squilibrio.

Jagannath E. Nalavade, Ramachandra Pujeri, Rajani Sajjan, Nagesh Jadhav, Amar Buchade, Dattatray Kale2026-08-24