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Target-Adaptive Probability Calibration for Reliable Student Risk Prediction under Cross-Module Dataset Shift

Questo studio dimostra che l'utilizzo di modeste quantità di dati storici del dominio target per la calibrazione della probabilità adattiva al target migliora significativamente l'affidabilità e l'interpretabilità delle previsioni del rischio degli studenti basate sull'IA in corsi che presentano cambiamenti nei dati, senza compromettere le prestazioni di classificazione.

Qiuying Li, Jianqiang Tan2026-08-20

💻 computer science

Mapping social determinants of health in NIH research funding with large language models

Questo studio dimostra che i modelli linguistici di grandi dimensioni sottoposti a fine-tuning, in particolare ModernBERT-base, superano significativamente i metodi tradizionali basati su parole chiave e gli approcci zero-shot nella classificazione dei determinanti sociali della salute all'interno delle narrazioni dei finanziamenti NIH, identificando al contempo la calibrazione della soglia come una strategia critica per affrontare lo squilibrio delle etichette.

Yuxin Zhao, Zhuo Chen2026-08-20

💻 computer science

Interventional Causal Structure Discovery for Domain-Invariant Operating-Condition Classification in Multimodal Robotic Manufacturing

Questo articolo introduce l'Interventional Causal Framework for Condition-Based Maintenance (IC-CBM), il quale sfrutta la scoperta causale interventistica e la normalizzazione strutturale dei residui per superare l'overfitting associativo nella manifattura robotica multimodale, ottenendo una classificazione delle condizioni operative robusta e invariante rispetto al dominio con un miglioramento significativo dell'accuratezza e della precisione fuori distribuzione rispetto ai tradizionali baseline correlazionali.

Md Omar Al Javed, Matthew Taylor, Vivekanand Naikwadi, Ayantha Senanayaka2026-08-20

💻 computer science

Diagnosing Causal Credibility of Machine Learning Explanations: A Dual- SHAP Attribution Framework Applied to Social Survey Data

Questo articolo introduce un framework dual-SHAP che distingue tra relazioni correlative e causali nelle spiegazioni del machine learning confrontando le attribuzioni condizionali e interventistiche, dimostrando la sua efficacia nel diagnosticare la credibilità causale attraverso diversi esiti di sondaggi sociali.

Shidong Li2026-08-20

💻 computer science

Novel Vision-Based Camera Distance Estimation for Indoor Positioning

Questo articolo propone un nuovo framework basato sulla visione che combina il rilevamento della posa umana, caratteristiche di profondità monoculari, mappatura di omografia e un modello di correzione residua appreso per stimare accuratamente la distanza tra una telecamera CCTV fissa e una persona in ambienti interni privi di segnale GPS, ottenendo un errore assoluto medio di 0,159 metri.

Halgurd S. Maghdid2026-08-20

💻 computer science

Framework for Grounding Healthcare LLMs in a Causal Knowledge Graph: A Cardiovascular Example

Questo articolo propone e valida un framework di valutazione riproducibile e centrato sui grafi che ancora i modelli linguoterapici (LLM) per l'assistenza sanitaria in un grafo di conoscenza causale, dimostrando attraverso un pilota cardiovascolare che l'integrazione di asserzioni causali nel contesto del modello migliora significativamente il ragionamento su interventi, meccanismi ed evidenze rispetto agli approcci non ancorati.

Ummara Mumtaz, Aimen Noor, Awais Ahmed2026-08-20

💻 computer science

OmegaUse-SOP: SOP Engineering for Professional Computer Use from Human Demonstrations

Questo articolo introduce OmegaUse-SOP, un sistema human-in-the-loop che trasforma le dimostrazioni di esperti in competenze di Procedura Operativa Standard (SOP) riutilizzabili e specifiche per il dominio per gli agenti GUI, migliorando significativamente la loro affidabilità in ambienti professionali complessi come i flussi di lavoro di simulazione fotovoltaica.

Yixiong Xiao2026-08-20

💻 computer science

Artificial Intelligence-Driven Flight Disruption Management: A Scoping Review and Critical Evidence Synthesis for Predictive Decision Support in Airline Operations Control Centers

Questa revisione sistematica sintetizza le prove sulla gestione delle interruzioni del volo guidata dall'IA, rivelando che, sebbene i metodi predittivi e matematici di recupero siano maturi, rimane una lacuna critica nel tradurre previsioni ad alta accuratezza in un supporto decisionale fattibile, spiegabile e consapevole dell'incertezza per i reali Centri di Controllo delle Operazioni Aeree.

Jamil Akhtar2026-08-20

💻 computer science

How Do Rendering Optimization Techniques Balance Visual Fidelity, Computational Performance, and Educational Usability in Virtual Reality Systems? A Systematic Review

Questa revisione sistematica analizza come le tecniche di ottimizzazione del rendering bilancino la fedeltà visiva, le prestazioni computazionali e l'usabilità educativa nella realtà virtuale, rivelando che un funzionamento stabile ad alto frame rate con un dettaglio moderato spesso supporta l'apprendimento più efficacemente rispetto al massimo realismo, evidenziando al contempo lacune critiche nei benchmark cross-device e nella validazione specifica per l'istruzione.

Thom luis2026-08-20

💻 computer science

Demand Forecasting for Internet Bandwidth using Machine Learning to Enhance Resource Management in Nepal

Questa ricerca propone lo sviluppo e l'implementazione di modelli avanzati di apprendimento automatico per prevedere accuratamente la domanda di banda internet nella Valle di Kathmandu, in Nepal, consentendo agli ISP di ottimizzare l'allocazione delle risorse, mitigare la congestione di rete e migliorare la qualità complessiva del servizio attraverso il processo decisionale basato sui dati.

Sachin Maharjan, Shankar Ghimire2026-08-20

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