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💻 computer science

Rule-to-Data Knowledge Transfer via Optimal Transport for Weakly Supervised Anomaly Detection on Transaction Graphs

Questo articolo propone un framework di apprendimento debolmente supervisionato per il rilevamento di anomalie in grafi di transazioni che sfrutta il trasporto ottimale per allineare la semantica delle regole gerarchiche, derivate da alberi decisionali, con le rappresentazioni continue delle transazioni, generando così pseudo-etichette di alta qualità e superando i baseline esistenti su dataset benchmark.

Qiuyang Zhang, Keyang Chen, Mingxuan Jiang, Yuan Shui, Yandan Tan, Zhixin Li, Hongbin Zhu, Hongfeng Chai2026-06-29
💻 computer science

Public regulatory data infrastructure for lifecycle oversight of AI medical devices

Questo articolo sostiene che gli attuali registri normativi pubblici per i dispositivi medici basati su IA siano inadeguati per la supervisione del ciclo di vita a causa della mancanza di dati strutturati e interrogabili relativi alle modifiche del software e agli attributi specifici dell'IA, e propone una nuova specifica dei dati per affrontare questi deficit critici in tutte le principali giurisdizioni globali.

Yu Han, Aaron Ceross2026-06-29
💻 computer science

Adaptive constrained reinforcement learning for energy-aware scheduling under changing load

Questo articolo introduce CLASP, uno scheduler di apprendimento per rinforzo vincolato e adattivo che impone espliciti vincoli di latenza tramite un prezzo lagrangiano controllato da PID e una politica condizionata al prezzo, mantenendo così una stabilità dell'efficienza energetica e dei target di violazione attraverso carichi di lavoro variabili in cui i tradizionali approcci con pesi fissi falliscono.

Saher Elsayed, Khairi Azhar Aziz2026-06-29
💻 computer science

Enhancing Cybersecurity in Cloud Computing Environments through Zero Trust Architecture: A Multi-Layer Adaptive Framework with Simulation-Based Evaluation of Attack-Surface Reduction

Questo articolo propone e valuta un framework Zero Trust adattivo multi-livello che utilizza un meccanismo di punteggio della fiducia consapevole del contesto e una rigorosa modellazione matematica per dimostrare una significativa riduzione dei tassi di successo degli attacchi e del movimento laterale all'interno degli ambienti cloud rispetto alla tradizionale sicurezza basata sul perimetro.

mohsin bashir hakak2026-06-29
💻 computer science

RadioAI: Physics-Grounded, Interpretable Deep Learning for Multi-Modal Medical Image Classification

RadioAI presenta un sistema di deep learning multimodale riproducibile e fondato sulla fisica che integra architetture specializzate per la classificazione di TC toraciche, ecografie mammarie e risonanze magnetiche cerebrali con un Gatekeeper di instradamento automatico delle modalità e strumenti di visualizzazione interpretabili, validato attraverso studi di ablazione controllati che dimostrano la necessità empirica dei componenti di progettazione informati dalla fisica.

Maitri Savaliya2026-06-29
💻 computer science

Quantum-Projected Semantic Retrieval: A Universal Low-Latency Backbone for Multi-Modal AI Systems

Il documento presenta QuantumRAG, un sistema di recupero universale a bassa latenza che mappa gli embedding testuali in stati quantistici complessi nello spazio di Hilbert per ottenere un'accuratezza di livello BERT con un'inferenza 3,6 volte più veloce su hardware CPU standard, pur rimanendo agnostico rispetto alle modalità di dati come testo, matematica e video.

Amit Rana2026-06-29
💻 computer science

From Classroom to Cubicle: Academic Origins, Institutional Trajectories, and Research Impact of AI Scientists at MAANG Companies

Questo articolo introduce il dataset MAANG-AI-450 per analizzare i percorsi formativi e l'impatto delle citazioni dei ricercatori di IA presso le principali aziende tecnologiche, rivelando che, sebbene la formazione dottorale sia concentrata presso istituzioni d'élite, il successo nelle citazioni è fortemente sbilanciato e spesso guidato dagli attuali ambienti di lavoro piuttosto che dal solo pedigree del dottorato.

Kunal Dhanda2026-06-29
💻 computer science

Geometry-First Visual Intelligence: Deep Geometric Networks and Quantum Geometric Networks for Gesture Recognition

Questo articolo introduce le Deep Geometric and Quantum Geometric Networks (DGN/QGN), un'architettura neuro-simbolica che ottiene un riconoscimento dei gesti competitivo estraendo caratteristiche differenziale-geometriche esplicite e interpretabili dal movimento e mappandole direttamente sui parametri di circuiti quantistici, dimostrando che gli attuali limiti di prestazione derivano da vincoli hardware piuttosto che da difetti algoritmici.

Amit Rana2026-06-29
💻 computer science

Knowledge Evolution and AI Paradigm Shifts in Pedestrian Detection: A Bibliometric and Main Path Analysis

Questo studio integra l'analisi bibliometrica con una prospettiva di paradigma dell'IA per mappare l'evoluzione strutturale della ricerca sul rilevamento dei pedoni, rivelando che la transizione del campo dalle caratteristiche artigianali al deep learning e ai transformer avviene attraverso un'integrazione graduale della conoscenza piuttosto che attraverso cambiamenti bruschi, offrendo così un nuovo quadro teorico per comprendere lo sviluppo dell'IA.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Boris Pustejovsky, Jakub Stefansky, Ondrej Svoboda, Minh Ly Duc, Petr Bilik, Radek Martinek2026-06-29