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💻 computer science

Does Fallback-Anchored Uncertainty Gating Help Off-Policy Reinforcement Learning? A Short Study Combining DCUG-Style Gating with TD3

Questo studio dimostra che l'applicazione di un meccanismo di gating dell'incertezza ancorato al fallback, che precedentemente aveva stabilizzato l'addestramento on-policy PPO, non fornisce alcun beneficio statistico a TD3 off-policy, indicando che il valore del meccanismo è specifico per correggere il collasso dell'addestramento on-policy piuttosto che servire come un potenziatore di robustezza generale.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan, Chan-Yun Yang, Md Shetu Mia2026-08-19
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How to Make AI Generative Design for Building Façade Renovation More Controllable: A Case Study on a Historic District in Zhejiang, China

Questo studio propone un framework di progettazione generativa a doppio controllo che integra Stable Diffusion, ControlNet, MLSD e LoRA per bilanciare la preservazione storica con la rivitalizzazione commerciale nei distretti storici dello Zhejiang, raggiungendo un'elevata fedeltà strutturale e una risposta funzionale per il rinnovo delle facciate attraverso diversi formati commerciali.

Xiaoyu Ying, Jiamei Bei, Hui Zhao, Jiajing Wu, Yujie Zhao2026-08-19
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Target Relocalization-Driven Weakly Supervised Segmentation for Crohn's Disease via Auxiliary Anatomical Priors

Questo articolo propone un metodo di segmentazione debolmente supervisionata per la malattia di Crohn che sfrutta annotazioni a livello di immagine potenziate da un dataset di prior anatomici ausiliari e un meccanismo di rilocazione del target per generare pseudo-label di alta qualità, riducendo così i costi di annotazione e migliorando significativamente l'accuratezza della segmentazione delle lesioni.

Jiaxu Xu, Shu Fang, Xuekun Zhang, Jiao She, Jianguo Ju, Xuesong Zhao2026-08-19
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SWH-SegFormer: A Signal-Preserving Framework for Joint Optic Disc and Cup Segmentation and Reliable Cup-to-Disc Ratio Estimation

Questo articolo propone SWH-SegFormer, un framework di preservazione del segnale che integra la ricalibrazione dei canali, il downsampling tramite wavelet di Haar e l'attenzione reciproca gerarchica per superare le sfide della segmentazione e ottenere una segmentazione accurata e congiunta del disco e della scotoma ottico per una valutazione affidabile del glaucoma tramite la stima del rapporto cup-to-disc.

Xiaohu liu, Qian Ma, JIAJIA WANG, JING LI, biao yan, Zhenhua Wang2026-08-19
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Construction of Collaborative Cultivation Mechanism for Internationalized Talents: Parallel Scheduling of Global Educational Resources Based on IACO-SFLA Algorithm

Questo articolo propone un algoritmo ibrido IACO-SFLA migliorato per ottimizzare la pianificazione parallela delle risorse educative globali, dimostrando attraverso simulazioni e analisi empiriche che questo approccio potenzia efficacemente la formazione collaborativa di talenti internazionali riducendo i ritardi nei compiti e supportando meccanismi educativi multidimensionali.

Yan He2026-08-19
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A Neurosymbolic Multiagent Framework for Culturally Responsive Personalised Explainable and Fair AI Tutoring

Questo articolo concettuale introduce KAIROS, un framework neurosimbolico multi-agente che garantisce un tutoraggio IA culturalmente responsivo, equo e spiegabile, disaccoppiando formalmente le decisioni pedagogiche dalla presentazione culturale all'interno di un processo decisionale vincolato, specificando al contempo un rigoroso protocollo di valutazione per convalidare le sue garanzie teoriche senza presentare risultati empirici.

Nikita Srivastava, Deepa Mehta2026-08-19
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PriseBot - A chatbot to assist in the development of iStar Extensions

Questo articolo introduce PriseBot, un agente conversazionale basato sull'IA che sfrutta le tecnologie NLP e RAG per guidare gli utenti attraverso il processo PRISE per lo sviluppo di estensioni iStar, dimostrandone l'efficacia e l'usabilità attraverso la creazione dell'estensione iStar4Bot e studi di validazione che coinvolgono sia ricercatori novizi che esperti.

Erlânio Freire, Enyo Gonçalves, Marcos Oliveira, Eduardo Oliveira2026-08-19
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Extremal Statistics of Natural Images Reveal Blur Kernel Scale: A Self-Calibrating, Training-Free Theory for Blind Deconvolution

Questo articolo presenta una teoria di deconversione cieca, priva di addestramento e autocalibrante, che deriva uno stimatore in forma chiusa per la scala del kernel di sfocatura sfruttando la statistica dei valori estremi delle immagini naturali e la proprietà additiva dei raggi dei kernel, raggiungendo un'accuratezza superiore e prestazioni di deblurring a valle rispetto agli euristici esistenti e ai baseline supervisionati.

Md Hasibuzzaman2026-08-19
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A Hybrid Quantum Classical Optimization Framework for Pickup and Delivery Problems with Parcel Lockers Using Quantum Graph Attention Networks

Questo articolo introduce Q-PDPL, un framework di ottimizzazione ibrido quantistico-classico che integra VQE, QAOA e Quantum Graph Attention Networks all'interno di uno schema di decomposizione di Dantzig-Wolfe per risolvere in modo efficiente problemi di Pickup e Delivery con Locker su larga scala e stocastici, dimostrando una riduzione dei costi e una scalabilità superiori rispetto agli algoritmi classici.

Aqdas Shehzad, Zhao Dong Xu, Muhammad Aurangzeb, Wang Xiu-Xin, Muhammad Akbar, Tarek Salem Abdennaji, Aymen Flah2026-08-19