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A Multi-Seed Evaluation of Explanation Faithfulness and Stability under Adversarial Evasion in IoT/IIoT Intrusion Detection

Questo articolo presenta una valutazione controllata con molteplici semi che dimostra come, sebbene l'addestramento avversario migliori significativamente la robustezza dei modelli di rilevamento delle intrusioni per IoT/IIoT contro gli attacchi PGD sui benchmark ToN-IoT ed Edge-IIoTset, ciò avvenga a scapito di una ridotta accuratezza sui dati puliti e di una stabilità della spiegazione variabile a seconda del dataset e dell'esplicatore utilizzato.

S. M. Nihal Ahmed, Afrim Hossen Khan, Sabikun Nahar Sinthia2026-10-28
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Machine Learning Prediction of Undergraduate Academic Performance for Early Identification of At-Risk Students: Evidence from Nnamdi Azikiwe University

Questo studio dimostra che i modelli di apprendimento automatico, in particolare le Support Vector Machines, possono prevedere efficacemente il rischio accademico degli studenti universitari presso l'Università Nnamdi Azikiwe utilizzando record di routine come la media del primo semestre e gli esami bocciati, consentendo così interventi tempestivi per gli studenti a rischio.

Chinenye Amaonye, Judith Nneka OKAFOR, Samuel Oweh Abang, Ngozi Eucharia Anyikwa, Juliana Uzonna UMEOZOR2026-10-28
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Multi-Dataset Deep Learning for Automated Multiple Sclerosis Lesion Segmentation in Multimodal Brain MRI

Questo studio presenta un framework di deep learning multi-dataset che utilizza un'architettura UNet++ con input MRI multimodali e un'ottimizzazione consapevole dello squilibrio per ottenere una migliore segmentazione automatizzata delle lesioni della sclerosi multipla, dimostrando una maggiore sensibilità per le piccole lesioni pur sottolineando la necessità di una validazione esterna per l'impiego clinico.

Mahmoud Elsayed, Mostafa Elhoshy, Nahla Bishri, Ahmed I. Saleh2026-10-28
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Psychometric Calibration of Large Language Models for Multidimensional L2 Academic Writing Assessment: The LICA Framework

Questo studio valuta la validità psicometrica di tre modelli linguistici di grandi dimensioni all'avanguardia (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 1.5 Pro) rispetto a esperti umani utilizzando il framework multidimensionale LICA, rivelando che mentre GPT-4o raggiunge un allineamento perfetto, altri modelli esibiscono bias di punteggio sistematici e faticano a valutare costantemente le sfumature sociopragmatiche, sottolineando così la critica necessità di una calibrazione specifica per dimensione e di una supervisione umana nella valutazione automatizzata della scrittura L2.

Pegah Merrikhi2026-10-28
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A Comprehensive Survey of Deep Learning-Based OCR and Information Extraction for Low-Resource Languages

Questa survey esamina oltre 100 articoli sottoposti a revisione paritaria per analizzare le tecnologie di OCR e di estrazione delle informazioni basate sul deep learning, evidenziando il loro sviluppo indipendente, le sfide nelle lingue a basse risorse come il bengalese e la crescente importanza dell'apprendimento multimodale per la ricerca futura.

Md. Ammar Hossain Ammar, Mehedi Hasan Talha Talha, Ananna Saha Ananna, Md. Al Emran Emran, Md. Mohin Khan Mohin, Tuba Ha (…)2026-10-28
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Identifying Policy-Engine Semantics from 1 Distinguishing Probes: Sound Feasibility and Graded Verification for Outcome-Level Configuration Changes

Questo articolo dimostra che, sebbene un piccolo numero di sonde distintive possa identificare con precisione la semantica del motore di policy all'interno di una classe di candidati predefinita, tali sonde falliscono nel rilevare motori al di fuori di quella classe o con deviazioni sottili, rendendo necessarie strategie di verifica strutturate e prove di controllo per garantire la fattibilità solida per le modifiche di configurazione a livello di esito.

Blessing Honmane2026-10-28
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Oncomorphic neural agent populations for resource-limited sequential learning

Questo articolo introduce un framework multi-agente oncomorfico ispirato alla dinamica del cancro, dimostrando che agenti neurali decentralizzati che si replicano, mutano e migrano sotto vincoli di risorse possono raggiungere un apprendimento sequenziale robusto e una migliore competenza multi-task attraverso la selezione ecologica piuttosto che l'ottimizzazione centralizzata.

Philip Greulich, Michael Levin, Rosalia Moreddu2026-10-28
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Weakly Supervised Video Anomaly Detection Using CNN-LSTM with Confidence-Aware Automated Pseudo Label Generation

Questo articolo propone un framework di rilevamento delle anomalie video debolmente supervisionato che sfrutta una pipeline multistadio integrando stima del movimento, rilevamento degli oggetti e segmentazione per generare pseudo etichette sensibili alla confidenza, le quali vengono poi utilizzate per addestrare un modello CNN-LSTM leggero che raggiunge prestazioni competitive sul dataset UCF-Crime.

Shima Jalali, Reza Boostani2026-10-28
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Systematic Framework of Application Methods for Large Language Models in Language Sciences

Questo articolo propone un framework sistematico a due livelli che categorizza le applicazioni dei Large Language Model nelle scienze del linguaggio in tre distinti approcci metodologici e fornisce configurazioni strutturate per la loro implementazione, con l'obiettivo di sostituire la frammentazione metodologica con un paradigma riproducibile e guidato dalla teoria per una ricerca linguistica robusta.

Kun Sun, Rong Wang2026-10-28
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Blockchain-Based Traceability and Intelligent Procurement Optimization for Green Transformation in Optoelectronic Enterprises

Questo articolo propone un framework unificato che integra una blockchain di consorzio multi-canale con un modello di approvvigionamento basato sull'apprendimento per rinforzo per migliorare l'affidabilità dei dati, ottimizzare le operazioni della supply chain verde e ridurre significativamente i costi per le imprese optoelettroniche.

Yuan Liu, Sheng Xie2026-10-28