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💻 computer science

Learning-Based Heuristic Dynamic Path Planning Using a Hop- Aware Graph Neural Network and ConvGRU

Questo articolo propone un'euristica basata sull'apprendimento per la pianificazione dinamica dei percorsi che integra una rete neurale a grafo consapevole dei salti (HopGNN) con una unità ricorrente convoluzionale a porta (ConvGRU) per catturare efficacemente le topologie spaziali multi-scala e i cambiamenti ambientali temporali, dimostrando tassi di successo ed efficienza di ricerca superiori rispetto a metodi esistenti come GCN-A*, GAT-A* e D* Lite in ambienti a griglia simulati.

Shijun Wang, Xingliu Hu, Haifei Si, Xinchen Shao, Xin Tong, Susu Gao, Tianhao Zhu2026-08-18
💻 computer science

A Multi-Model, Multi-Domain Benchmark of Large Language Model Agreement with Humans and with Each Other in Sentiment Classification

Questo articolo presenta un benchmark multi-dominio che valuta cinque modelli linguistici di grandi dimensioni, un lessico basato su regole e un transformer supervisionato rispetto alle annotazioni umane, rivelando che mentre i modelli di alto livello come Claude Opus 4.7 e GPT-5.5 raggiungono un forte allineamento con gli esseri umani, persiste un significativo disaccordo tra i modelli e con le etichette umane — in particolare sul testo informale — dimostrando che la selezione del modello impatta materialmente sui risultati della classificazione del sentiment.

Aneesh K Sajan2026-08-18
💻 computer science

AST-Level Semantic Watermarking Framework for AI-Generated Code: Robust Provenance Attribution via Structural Invariants

Questo articolo propone un nuovo framework di watermarking a livello di AST, agnostico rispetto al modello, che incorpora firme crittograficamente verificabili nella topologia sintattica del codice generato dall'IA attraverso mutazioni strutturali che preservano la semantica, ottenendo un'attribuzione della provenienza robusta e superando significativamente i metodi esistenti a livello testuale contro comuni trasformazioni del codice come formattazione, rinomina e iniezione di codice morto.

Alamin Abubakar Nataala2026-08-18
💻 computer science

SHAP and LIME Explainability in Financial Machine Learning: A Systematic Review of Methods, Evaluation Gaps, and Barriers to Deployment

Questa revisione sistematica di 297 studi rivela che, sebbene SHAP e LIME siano ampiamente adottati per la spiegabilità nel machine learning finanziario — in particolare per la modellazione del credito — essi soffrono di una critica mancanza di valutazione formale, con solo il 9,1% dei documenti che valuta la qualità della spiegazione, evidenziando un urgente bisogno di standard di validazione e implementazione più forti per garantire la conformità normativa e la fiducia.

Manpreet Singh, Akshatha Srikantha, Keshav Kaushik, Prajwal Bajpai2026-08-18
💻 computer science

Predicting Vocabulary Acquisition in EFL Learners Using Machine Learning Models

Questo studio dimostra che, sebbene l'intelligenza artificiale generativa migliori significativamente l'acquisizione del vocabolario negli studenti EFL rispetto all'istruzione convenzionale, i modelli di regressione lineare che si affidano principalmente a indicatori linguistici superano gli algoritmi di apprendimento automatico complessi e le metriche comportamentali nel prevedere tali guadagni di apprendimento.

Ahmed Braima, Jamal Hussien2026-08-18
💻 computer science

Quantum-Resilient Identity-Aware Communication for Edge IoT Using Self-Supervised DINOv2 and Graph-Siamese Learning

Questo articolo propone un'architettura di comunicazione resiliente al quantum e consapevole dell'identità per l'IoT edge che utilizza encoder visivi DINOv2 congelati combinati con reti Siamese e Graph Neural Networks per verificare i partecipanti tramite embedding quantizzati, garantendo sessioni sicure, a bassa latenza e a basso consumo di banda per applicazioni critiche come la telepresenza e la sanità remota.

KUMARAN P, Balachander T2026-08-18
💻 computer science

A Priority-Aware Intelligent Task Offloading Framework for Autonomous Vehicles in Vehicular Edge Computing Using Deep Reinforcement Learning

Questo articolo propone un framework basato sull'IA per il Vehicular Edge Computing che integra il Deep Reinforcement Learning per l'offloading dei task consapevole della priorità e la previsione delle risorse basata su LSTM per ottimizzare dinamicamente l'esecuzione dei task e ridurre i tempi di risposta del 31,2% rispetto ai metodi esistenti.

Sorayya Gharavi, Seyed Morteza Babamir2026-08-18
💻 computer science

Boundary-Gate Collaborative Enhancement GeoVis-GNN for Joint Segmentation and Label Recognition of Video Human-Object Interactions

Questo articolo propone BGCE-GeoVis-GNN, un nuovo framework che migliora la stabilità della segmentazione e del riconoscimento congiunti dell'interazione uomo-oggetto nei video introducendo un modulo di confine ausiliario e vincoli collaborativi per mitigare gli spostamenti dei confini e le discontinuità delle etichette causati da transizioni deboli, ottenendo miglioramenti significativi delle prestazioni sui dataset MPHOI-72 e CAD-120.

Lele Yuan, Pengyu Liu, Kebin Jia, Yunjie Huang, Jiaqi Wang, Ziming An2026-08-18