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💻 computer science

An ESCO-Based Skill-Gap Detection Framework for SMEs: A Design Science Prototype of an Intelligent Learning Management System

Questo studio presenta un prototipo di Design Science di un Sistema di Gestione dell'Apprendimento Intelligente che sfrutta l'ontologia ESCO e l'NLP per rilevare i gap di competenze della forza lavoro nelle PMI e generare raccomandazioni di riqualificazione mirate, affrontando così i vincoli di complementarità tra capitale umano e tecnologia critici per le transizioni verso l'Industria 4.0 e 5.0.

Angelo Leogrande, Mauro di Molfetta, Nicola Magaletti, Valeria Notarnicola, Maria Giovanna Trotta2026-06-29
💻 computer science

A Metaheuristic Solution for the Capacitated Vehicle Routing Problem: Empirical Evaluation of Flexible Capacity Constraints via Ant Colony Optimisation

Questo studio dimostra che un approccio di Ottimizzazione a Colonia di Formiche che incorpora vincoli di capacità flessibili supera significativamente un baseline di clustering geografico in una rete logistica in entrata reale colombiana, ottenendo riduzioni sostanziali della dimensione della flotta, della distanza percorsa e dei costi operativi, massimizzando al contempo l'utilizzo dei veicoli.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-06-29
💻 computer science

StainSolver: Accelerating Diffusion-Controlled Neural Style Transfer with DPM-Solver++ and Quality-Driven Stain Normalization

Questo articolo introduce StainSolver, un metodo che accelera il modello di diffusione StainFuser per la normalizzazione della colorazione istopatologica sostituendo il suo scheduler PNDM con l'efficiente DPM-Solver++ e valutandone le prestazioni con un nuovo Stain Normalization Quality Score (SNQS), ottenendo accelerazioni significative e una qualità migliorata senza necessità di riaddestramento.

Amir Mollazadeh, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-06-29
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FlashSpec: Adaptive Speculative Decoding with Online Bandit Draft Selection and Triton-Optimised Verification

FlashSpec è un motore di decoding speculativo adattivo e open-source che raggiunge la preservazione esatta della distribuzione del modello target attraverso un nuovo kernel GPU Triton con complessità O(1) rispetto alla dimensione del vocabolario per la verifica on-device e un meccanismo basato su bandit online per la selezione dinamica del modello draft, accelerando significativamente l'inferenza degli LLM ed eliminando i colli di bottiglia della CPU e la configurazione manuale.

Min Htet Myet2026-06-29
💻 computer science

Fake Review Detection on E-Commerce Platforms Using a Hybrid Anomaly Detection Approach: Combining Autoencoder and Isolation Forest

Questo articolo propone un framework ibrido di rilevamento delle anomalie non supervisionato che combina Autoencoder e Isolation Forest per identificare efficacemente le recensioni e-commerce false utilizzando caratteristiche TF-IDF e BERT, offrendo un'alternativa scalabile ed economica ai metodi supervisionati eliminando la necessità di dati di addestramento etichettati.

Steven Laychi, Samuel Paul Arthur Karuntu, Daniel Hamonangan Sihombing, Rhio Sutoyo, Gabriel Asael Tarigan2026-06-29
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Enhancing Long-term Dual-task-based Prediction of Future Cognitive Decline

Questo articolo propone un nuovo framework di deep learning che integra dati motori e cognitivi a lungo termine con campionamento a blocchi (block-wise resampling), aumento SMOTE e un modello Transformer per prevedere accuratamente il declino cognitivo a due anni con una precisione dell'80%, superando i metodi tradizionali basati su risonanza magnetica (MRI) e biomarcatori.

Zhewen Liu, Shuqiong Wu, Ákos Godó, Yasushi Yagi2026-06-29
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Trusted and Explainable Collective Learning for Conflictive Multi-View Decision-Making

Questo articolo propone il Trusted and Explainable Collective Learning (TECL), un metodo innovativo che sfrutta attivamente i conflitti nei dati multi-vista per valutare la coerenza individuale, dare priorità alle viste e generare decisioni collettive affidabili e interpretabili, piuttosto che limitarsi a eliminare tali conflitti.

Nengjun Zhu, Zhiyu Zhang, Shenghui Lan, Jian Cao, Siji Zhu2026-06-29
💻 computer science

Data Augmentation for Clinical Multilingual Information Extraction

Questo articolo propone una strategia di aumento dei dati basata su word embedding e computazionalmente efficiente, che utilizza la sostituzione delle parole vicine per migliorare significativamente il Named Entity Recognition e offrire guadagni modesti per l'Entity Linking in cinque lingue, affrontando così la sfida del testo clinico annotato limitato nell'informatica sanitaria multilingue.

Rodrigo Gonçalves, Andre Lamurias2026-06-29✓ Author reviewed ⓘ
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UD-Quran: A Universal Dependencies Conversion of the Extended Quranic Treebank for Interoperable Quranic/Classical Arabic Parsing

Questo articolo introduce UD-Quran, una conversione in Universal Dependencies v2 dell'Extended Quranic Treebank che standardizza le annotazioni morfologiche e sintattiche in due varianti interoperabili (superficiale e aumentata) per consentire un parsing coranico coerente con i moderni strumenti di NLP pur preservando la tracciabilità rispetto al corpus originale.

Aws Al Arabw, Ali A. Al-Arbo, Wasan Al-Nuaimi2026-06-29