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An ECC-Diffie Hellman Authentication Scheme with PK-based Revocation for VANETs

Questo articolo propone uno schema di autenticazione sicuro ed efficiente per le reti Vehicular Ad-hoc Networks (VANET) che combina ECDSA, ECDH e HMAC con SHA-256 per garantire l'integrità dei messaggi e l'instaurazione di chiavi di sessione, impiegando al contempo pseudonimi dinamici per la privacy, una lista di revoca basata su chiavi pubbliche per una gestione efficiente dei certificati e la sincronizzazione temporale basata su GPS per prevenire attacchi di replay.

Laxmi Chandolia, Om Pal2026-08-24

💻 computer science

An Ensemble Deep Learning Framework for Robust Forest Fire and Smoke Detection

Questo articolo propone un robusto framework di deep learning ensemble che combina i modelli DenseNet, ResNet e Xception tramite voto di maggioranza per ottenere un rilevamento ad alta precisione di incendi boschivi e fumo, superando i singoli modelli sia sui dataset di solo fuoco che su quelli di fuoco e fumo.

Mohammad Faheem, Ashish Ranjan, Vibhav Prakash Singh2026-08-24

💻 computer science

A low-code data anonymization platform for achieving data privacy for research data

Questo articolo introduce una nuova piattaforma di anonimizzazione dei dati basata su Shiny e a basso codice che abilita i ricercatori, in particolare in contesti con scarse risorse, a proteggere le informazioni sensibili e garantire l'utilità dei dati attraverso un'interfaccia intuitiva, una valutazione del rischio integrata e la generazione automatica di codice riproducibile in R, Stata e Python.

Silas Owuor Ooko, Daniel Mwanga, Bonface Ingumba, Steve Bicko Cygu, Vincent Were, Wanjiru Murigi, Nelson Mbaya, Agnes Ki (…)2026-08-24

💻 computer science

A new recurrent neural network for forecasting seasonal time series

Questo articolo introduce una nuova rete neurale ricorrente ispirata ai metodi di smoothing esponenziale, che utilizza un algoritmo di apprendimento basato sull'ottimizzazione a sciame di particelle e una nuova funzione obiettivo per ottenere prestazioni di previsione superiori per le serie temporali stagionali rispetto alle esistenti reti neurali artificiali profonde e superficiali.

Eren Bas, Crina Grosan, Erol Egrioglu2026-08-24

💻 computer science

A Unified Survival Benchmark for Temporal Dropout Risk Prediction in Learning Analytics

Questo articolo introduce un benchmark di sopravvivenza unificato e multidimensionale per la previsione del rischio di dropout temporale utilizzando il dataset OULAD, dimostrando che i segnali comportamentali e temporali superano gli attributi statici, evidenziando al contempo la necessità di separare le famiglie di modelli per evitare artefatti di valutazione.

Rafael da Silva, Jeff Eicher, Gregory Longo2026-08-24

💻 computer science

Robust Multimodal Sentiment Recognition Using Facial Expressions, Heart Rate Variability and Speech Signals

Questo articolo propone un robusto framework di deep learning multimodale che fonde espressioni facciali, variabilità della frequenza cardiaca e segnali vocali utilizzando CNN, BiLSTM ed ECAPA-TDNN con una mappa autoorganizzante per la fusione delle caratteristiche, raggiungendo un'accuratezza del 98,6% nel riconoscimento di sette stati emotivi e superando significativamente i baseline unimodali.

Nithya T, Vasuki C, Kavitha Venkatachalam, Mohanasaranya S2026-08-24

💻 computer science

Motion-Aware Multimodal Music Recommendation from Human Dance Dynamics

Questo studio propone un framework multimodale che sfrutta la dinamica del movimento della danza umana, estratta dai landmark della posa nei video di danza, per migliorare la raccomandazione musicale personalizzata allineando meglio i brani suggeriti con le preferenze ritmiche incarnate e gli stati affettivi degli utenti.

Priyanka H, Tejaswini Mallavarapu, Manjula Rao2026-08-24

💻 computer science

Visual distinctiveness drives memorization beyond rarity in fine-tuned medical imaging models

Questo studio rivela che la distintività visiva, piuttosto che la sola rarità, è il principale fattore determinante della memorizzazione e della vulnerabilità all'inferenza di appartenenza nei modelli di imaging medico sottoposti a fine-tuning, dimostrando che il pre-addestramento nel dominio medico non riesce a mitigare tali rischi, mentre il DP-LoRA li riduce efficacemente.

Santhosh Parampottupadam, Sinem Sav, Dimitrios Bounias, Saikat Roy, Klaus Maier-Hein, Adam Dziedzic, Franziska Boenisch (…)2026-08-24

💻 computer science

Feature Calibration for Camera Bias Elimination inUnsupervised Person Re-Identification

Questo articolo propone la Feature Calibration for Camera Bias Elimination (FCBE), un framework che mitiga il bias indotto dalla telecamera nella re-identificazione non supervisionata delle persone attraverso la calibrazione metrica consapevole dello stile e la calibrazione della mediana consapevole della distribuzione, migliorando così l'affidabilità del clustering e raggiungendo prestazioni allo stato dell'arte sui dataset Market-1501 e MSMT17.

Yueyi Xue, Shuxian Liu2026-08-24

💻 computer science

A Double-Sided Walrasian Auction Mechanism for Decentralized Resource Allocation in Collaborative Multi-Access Edge Computing

Questo articolo propone un meccanismo di asta walrasiana a doppio lato, deterministico e decentralizzato, per il Multi-Access Edge Computing collaborativo che sostituisce gli approcci basati sull'IA, computazionalmente onerosi e non adattivi, con offerte KKT-ottimali esatte e una procedura di aggiustamento dei prezzi a tempo discreto, ottenendo una velocità di esecuzione superiore, limiti energetici e massimizzazione del benessere sociale anche sotto carichi di rete elevati.

R Dilip, Supreeth HSG, H V Priyanka, N Tejashwini, M H Nishchitha, D N Chandrappa, G Kavyashri2026-08-24

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