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💻 computer science

A Measurement Note on Pre-Wrap and Reader-Visible Context Accounting for a Capped FLAN-T5 QA Pipeline

Questa nota di misurazione analizza la discrepanza tra i rapporti di compressione nominali e il contesto effettivo visibile dal lettore conservato in una pipeline di QA FLAN-T5 con limite superiore, dimostrando che sebbene rapporti nominali più elevati aumentino il conteggio dei token pre-wrap, l'input finale del modello è significativamente limitato dall'overhead del template e dalla troncatura, e che la qualità della selezione dei contenuti è più importante del solo budget di token.

Haolun Tang, Jingyi Zhan, Yan Feng, Zhipeng Chen2026-08-24
💻 computer science

Physics-Constrained Neural Identification of Thermal Kinetic Parameters from Multi-Rate Thermogravimetric Data

Questo articolo presenta un framework di identificazione neurale vincolato dalla fisica che ricostruisce simultaneamente le curve di conversione termica e stima accuratamente i parametri cinetici di Arrhenius da dati termogravimetrici a velocità multipla, superando efficacemente il malcondizionamento e la sensibilità al rumore dei metodi convenzionali per consentire una previsione robusta su velocità di riscaldamento non viste.

Weaam Alhejaili, Alvaro H. Salas, Samir A. El-Tantawy2026-08-24
💻 computer science

Optimized Dual Temporal Gated Multi-Graph Convolution Network for Land Use and Land Cover Classification Incorporating Temporal Feature Tracking and High Resolution Satellite Imagery Analysis

Nonostante un titolo che suggerisce un focus sulla classificazione dell'uso del suolo tramite immagini satellitari, il documento propone in realtà un framework di instradamento e clustering sicuro ed efficiente dal punto di vista energetico per le reti di sensori wireless (WSN) assistite da edge che integra una Rete Neurale Bayesiana Spaziale, una Crittografia Simmetrica Ricercabile Dinamica Verificabile con Privacy in Avanti, un Algoritmo di Ottimizzazione del Calamaro Humboldt per la selezione dei capocomunità e un Twin Actor Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient per il duty cycling per migliorare significativamente l'efficienza energetica, la durata della rete e il rapporto di consegna dei pacchetti.

Kamalakkannan D, Parul Awasthi, Shaman Bhat, Monali Shetty2026-08-24
💻 computer science

Cost-Aware Evaluation of Time-Series Foundation Models for Urban Air-Quality and Temperature Forecasting

Questo studio dimostra che per la previsione della qualità dell'aria urbana e della temperatura nelle città con risorse limitate, i modelli fondativi zero-shot spesso eguagliano o superano gli approcci specializzati e di transfer learning quando valutati sotto vincoli realistici di dati e di calcolo, sfidando l'assunto che i modelli fondativi pesanti siano inadatti per tali implementazioni.

Md Muhtasim Munif Fahim, Md. Rezaul Karim2026-08-24
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Blind Smart Navigator Optimizer (BSNO): A Bio-Inspired Hybrid Metaheuristic Algorithm for Expensive Black-Box Optimization

Questo articolo introduce il Blind Smart Navigator Optimizer (BSNO), un nuovo algoritmo metaeuristico ibrido di ispirazione biologica che imita le strategie di navigazione sequenziale degli individui ipovedenti attraverso un paradigma unificato di percezione–decisione–azione per risolvere efficientemente problemi di ottimizzazione black-box costosi, bilanciando l'esplorazione globale e lo sfruttamento locale e minimizzando al contempo i costi computazionali.

Majid Darehmiraki2026-08-24
💻 computer science

Objective Mismatch Limits Densest-Subgraph Detection of Money-Laundering Typologies

Questo articolo dimostra che l'efficacia del rilevamento del sottografo più denso nell'identificare il riciclaggio di denaro è fondamentalmente limitata da un disallineamento degli obiettivi, poiché i metodi basati sulla densità falliscono strutturalmente nel rilevare tipologie basate sul flusso come i pool di mescolamento e i cicli lunghi, mentre i rilevatori basati sul flusso superano le loro prestazioni in tali scenari specifici.

Arturo Alejandro Arvizu Velazquez2026-08-24
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Adaptive Lagrangian Attention for Constrained Multimodal Multi-objective Optimization

Questo articolo propone un algoritmo evolutivo di rilassamento lagrangiano guidato dall'attenzione adattiva (AALR-CMMOEA) che impiega un framework di co-evoluzione a doppia popolazione, un aggiustamento dinamico della pressione dei vincoli e una strategia di allocazione delle risorse adattiva per risolvere efficacemente problemi di ottimizzazione multiobiettivo multimodali vincolati bilanciando fattibilità, diversità e convergenza.

Shaobo Deng, Wenbin Xiao, Xinyu Hu, Yuhang Liu, Xiumei Tian, Yong Qin, Min Hu, Min Li, Sujie Guan, Hua Rao2026-08-24
💻 computer science

A Systematic Map Review of European Cybersecurity Skills Frameworks using Hierarchical Knowledge Graphs

Questo articolo presenta una revisione sistematica della letteratura (systematic map review) dei framework delle competenze in materia di cybersicurezza europee, utilizzando grafi della conoscenza gerarchici per sintetizzare le evidenze da 94 fonti in pilastri strutturati di limitazioni e potenzialità, affrontando così l'attuale frammentazione e fornendo una base di evidenze unificata per l'armonizzazione dell'ecosistema.

Gaetano Perrone, Simon Pietro Romano2026-08-24
💻 computer science

ODConv-GFPN-LSPCD: A Multi-Module Enhanced YOLOv11n for Marine Organism Detection

Questo articolo propone ODConv-GFPN-LSPCD, un'architettura YOLOv11n potenziata da più moduli che integra la Convoluzione Dinamica Omni-direzionale, una Rete Piramidale delle Caratteristiche a Giraffa e una Testa di Rilevamento Convulsa Condivisa Leggera per ottenere un'accuratezza superiore ed un'efficienza in tempo reale per il rilevamento di organismi marini in ambienti sottomarini difficili.

Shuzhi Zheng, Shuqiang Gao, Ruhui Zuo, Ruijie Xie, Yilin Hu, Yeqi Guo2026-08-24