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1038 articoli

💻 computer science

Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Questo articolo propone un framework di apprendimento federato che preserva la privacy e integra un modello ibrido composto da una rete neurale profonda e XGBoost per rilevare efficacemente le minacce informatiche in ambienti Internet of Medical Things, affrontando al contempo le sfide relative alla privacy dei dati, alla distribuzione dei dati non-IID e agli attacchi avversari.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26
💻 computer science

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Questo articolo propone un framework leggero e modulare basato sul recupero di informazioni che rileva e corregge efficacemente le allucinazioni nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sfruttando il recupero di evidenze tramite TF-IDF e la verifica pesata, raggiungendo un'elevata accuratezza nella rilevazione e una significativa riduzione delle allucinazioni senza l'overhead computazionale dell'inferenza multi-LLM.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 computer science

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Questo articolo propone un nuovo framework concettuale, Secure QoS-IPv6, che integra sinergicamente il rilevamento delle anomalie guidato dall'IA, una blockchain di consorzio leggera e il routing basato sul Deep Reinforcement Learning all'interno di un'architettura a quattro strati SDN e 6TiSCH per affrontare olisticamente le sfide di sicurezza, fiducia e Qualità del Servizio nelle reti IoT IPv6 eterogenee e con risorse limitate.

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 computer science

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Questo studio dimostra che gli esiti del rischio di citazione per gli articoli di gastroenterologia clinica possono essere predetti accuratamente utilizzando esclusivamente informazioni sul tempo di pubblicazione, con i baseline non semantici e gli embedding dell'intero documento che raggiungono prestazioni elevate nell'identificare i lavori a bassa citazione all'interno di un corpus letterario limitato.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26
💻 computer science

Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

Il documento propone CAFR, un framework di rilevamento a due percorsi che migliora il rilevamento di oggetti sconosciuti impiegando un meccanismo di rettifica asimmetrica per prevenire l'overconfidence delle categorie note e una modellazione del primo piano guidata dai prototipi per migliorare la stima dell'objectness, ottenendo così precisione e punteggi F1 superiori pur mantenendo prestazioni stabili per le categorie note.

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Questo articolo propone un framework di autonomia guidato dall'apprendimento per autopiloti ad architettura aperta e critici per la sicurezza che integra un CVAE condizionato da una triade per la previsione consapevole dell'incertezza con un MPC consapevole del rischio e un filtro di sicurezza basato su Control Barrier Function, il tutto orchestrato all'interno di un'architettura eterogenea a tripla ridondanza per garantire una navigazione del veicolo sicura e adattiva.

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 computer science

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Questo articolo propone un metodo di vettorizzazione dei brevetti a doppio canale che sfrutta l'analisi della struttura delle rivendicazioni per codificare separatamente la semantica a livello di sistema e a livello di dettaglio, le quali vengono poi fuse tramite un meccanismo a porta con correzione della decorrelazione per migliorare significativamente l'accuratezza del matching dei brevetti rispetto ai baseline esistenti basati sul testo completo.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
💻 computer science

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Questo articolo presenta MotionMonitor, una tecnologia probe che combina il monitoraggio tramite smartwatch e interfacce mobili per supportare clinici ed educatori nell'interpretazione dei comportamenti legati all'ADHD in contesti scolastici, sottolineando che i sistemi indossabili efficaci devono preservare le sfumature ambientali, minimizzare la distrazione degli studenti e servire come stimoli per il senso umano piuttosto che come strumenti diagnostici automatizzati.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
💻 computer science

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Questo articolo propone un framework di data augmentation basato sulla diffusione specifico per il dominio che genera immagini sintetiche con annotazioni coerenti per specie di parassiti rare su trappole adesive, colmando efficacemente il divario di scarsità dei dati e migliorando significativamente le prestazioni di segmentazione delle istanze attraverso molteplici architetture senza richiedere l'aggiunta di etichettatura manuale.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
💻 computer science

Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

Attraverso un'analisi bibliometrica di 401 documenti dal 2020 al 2025, questo studio rivela che, sebbene la ricerca sull'affettività e sulle emozioni guidata dall'IA si sia evoluta in un ecosistema coerente con un significativo punto di inflessione della crescita nel 2023, i due concetti esibiscono orientamenti divergenti — dove la ricerca sull' "affettivo" si concentra sulla pratica educativa e la ricerca sull' "emozione" sullo sviluppo tecnologico — rendendo necessario un proposto Modello di Produzione della Conoscenza Duale per guidare la collaborazione interdisciplinare.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26