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💻 computer science

Brain–Behavior Alignment and Cross-Modal Contrastive Learning for Multimodal Autism Spectrum Disorder Detection

Questo articolo propone la Brain–Behavior Alignment Network with Cross-Modal Contrastive Learning Transformer (BBAN-CMCLT), un nuovo modello di deep learning multimodale che integra dati fMRI, facciali, di eye-tracking e clinici per raggiungere una precisione allo stato dell'arte (98,97%) nel rilevamento del Disturbo dello Spettro Autistico allineando efficacemente i pattern cerebrali e comportamentali.

Deema Mohammed AlSekait, Mohammed Zakariah2026-06-30
💻 computer science

CPBS: A Collaborative Proxy Blind Signature Scheme with Threshold Authorization for Privacy-Preserving Medical IoT

Il documento propone CPBS, uno schema di firma cieca tramite proxy collaborativo che sfrutta un meccanismo a soglia (t,n) per distribuire la fiducia tra nodi peer decentralizzati per una raccolta dati sicura, preservante la privacy e verificabile in reti Medical IoT con risorse limitate, riducendo significativamente l'overhead computazionale e di comunicazione rispetto alle esistenti soluzioni centralizzate.

Jinnan Li, Qing Ye, Yi Yang, Qian Zhou, Zhimin Yuan, Shiwei Huo2026-06-30
💻 computer science

CASPA: Content-Aware Global Aggregation and Spatial prior Channel Attention for Thangka Image Super-Resolution

Questo articolo propone CASPA, una nuova rete di super-risoluzione che combina i moduli di Content-Aware Global Aggregation e Spatial Prior Channel Attention per superare i limiti dei mevcut Vision Transformer, ottenendo così una ricostruzione ad alta fedeltà delle immagini Thangka con un potenziamento della cattura semantica a lungo raggio e della preservazione dei dettagli geometrici fini.

Mengyuan Zhang, Nianyi Wang, Yutong Wang, Yakun Xin, Chenyi Xia, Yanwen Gao2026-06-30
💻 computer science

Difficulty-Aware Sample Allocation for Adaptive Data Augmentation in Semantic Segmentation

Questo articolo introduce il Difficulty-Aware Sample Allocation (DASA), un framework agnostico rispetto all'architettura che migliora le prestazioni della segmentazione semantica assegnando dinamicamente un'augmentation dei dati più forte ai campioni in base a un punteggio di difficoltà multifattoriale che combina l'ambiguità della predizione, la perdita di addestramento, la rarità della classe e la complessità del bordo.

Olasimbo Ayodeji Arigbabu, Abimbola Ismail Arigbabu2026-06-30
💻 computer science

Detecting Cross-Medium Stylistic Signals in Sketches and Paintings with Pretrained Visual Encoders

Questo studio dimostra che encoder visivi pre-addestrati come CLIP e SigLIP possono rilevare segnali stilistici persistenti tra schizzi e dipinti meglio dei descrittori artigianali, eppure la loro fragilità contro i negativi visivamente simili suggerisce che siano più preziosi come strumenti per analizzare la percezione dello stile artistico dell'IA che come meccanismi di autenticazione affidabili.

Hassan Ugail, Jan Ritch-Frel, Irina Matuzava, Christopher Brooke2026-06-30
💻 computer science

Hardware-Assisted Zero-Knowledge Authentication Scheme for Resource-Constrained IoT Terminals: USBKEY Implementation and Evaluation Based on GSVOLE-2DLC

Questo articolo propone e valuta uno schema di autenticazione zero-knowledge assistito da hardware utilizzando una USBKEY e il protocollo GSVOLE-2DLC per abilitare una verifica dell'identità sicura, che preservi la privacy e sia leggera per terminali IoT con risorse limitate.

Jianxin Wang, Zifan Xu, Runze Zhou, Chaoen Xiao, Lei Zhang2026-06-30
💻 computer science

CQ-Transformer: A Query Decomposition Framework with ALBERT-Based Semantic Matching for Complex Extractive Question Answering

Questo articolo introduce CQ-Transformer, un framework ibrido di estrazione per il question answering che combina la decomposizione della query con il filtraggio semantico basato su ALBERT e encoder RoBERTa/XLNet per superare significativamente i baseline esistenti nel gestire query complesse e multicategoria sul dataset SQuAD 2.0.

Hasnain abdullah, Abd Ur Rahman, Riaz Ahmed, Muhammad Awais, Ali Hamza2026-06-30
💻 computer science

Cross-Layer Early Detection of SDN-IOT Attacks: Fusing Controller Telemetry With Data-Plane Flow Statistics

Questo articolo propone un modello di fusione tardiva a due rami che integra la telemetria del controller ONOS con le statistiche dei flussi del piano dati utilizzando il benchmark ASEADOS-SDN-IoT, raggiungendo un'elevata accuratezza di rilevamento e riducendo significativamente il numero di pacchetti necessari per l'identificazione precoce degli attacchi rispetto ai baseline basati esclusivamente sul piano dati.

Andrew Oppong-Asante, Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah2026-06-30
💻 computer science

AI-Enabled Public Health Agent for SupportingFrontline Healthcare Workers in Primary CareSettings: Design, Evaluation, and Decision Support

Questo studio presenta e valuta un Agente di Sanità Pubblica leggero, basato sulla Generazione Aumentata dalla Recupero (RAG), che migliora con successo il recupero delle informazioni, il supporto decisionale e l'efficienza operativa per gli operatori sanitari in prima linea negli ambienti di assistenza primaria, mantenendo al contempo un carico computazionale minimo, sebbene la sua efficacia clinica richieda ulteriori validazioni nel mondo reale.

Sayed Mohammed Zeeshan2026-06-30
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A parameter-efficient deep ensemble for automated flow cytometry-based diagnosis

Il documento introduce CytoDNNEnsemble, un modello di ensemble profondo a efficienza di parametri che sfrutta prospettive globali e locali complementari per automatizzare l'analisi della citometria a flusso ad alta dimensionalità, raggiungendo un'accuratezza e una robustezza superiori rispetto ai metodi allo stato dell'arte riducendo al contempo la dipendenza dall'intervento dell'esperto nella fase di gating.

Tomasz Gniazdowski, Urszula Markowska-Kaczmar2026-06-30