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💻 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
💻 computer science

Robust Graph Neural Networks via Community-Guided Label Refinement and Progressive Contrastive Learning

Questo articolo propone CG-GNN, un framework di reti neurali su grafi robusto che mitiga il rumore delle etichette integrando il raffinamento delle etichette guidato dalla comunità con la potatura degli archi e uno schema di apprendimento contrastivo progressivo per superare i metodi allo stato dell'arte in scenari rumorosi e con scarsità di dati.

Zhigang Sun, Haoran Xu, Jinke Xu, Lie Wang2026-06-26
💻 computer science

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Questo studio dimostra che convertire i punteggi di importanza delle caratteristiche basati su SHAP in azioni gestionali dirette senza tenere conto dei costi di intervento, della validità causale e dei rischi di ribaltamento crea significativi pericoli di responsabilità, rivelando che la sola spiegabilità è insufficiente per un processo decisionale responsabile guidato dall'IA.

Oussama Chahed2026-06-26
💻 computer science

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Questo sondaggio esamina sistematicamente gli attacchi di avvelenamento e le relative difese nell'era dei modelli linguistici di grandi dimensioni proponendo una tassonomia completa che categorizza le minacce in avvelenamento dei pesi e del contesto, analizzando le tecniche rappresentative e le strategie di difesa, e delineando le future direzioni della ricerca per la messa in sicurezza dei sistemi AI composti.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 computer science

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW è un framework leggero e preservante la privacy per l'apprendimento federato eterogeneo che impiega la selezione dinamica dei client e l'aggregazione adattiva all'accuratezza per migliorare significativamente l'efficienza della convergenza e le prestazioni attraverso diversi task (classificazione, analisi del sentiment e regressione) in contesti non-IID senza richiedere la condivisione di gradienti o dati ausiliari.

Jianqing Tang2026-06-26
💻 computer science

Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

Questa analisi bibliometrica di 1.225 pubblicazioni dal 2000 al 2024 rivela l'evoluzione della ricerca sulla robotica sportiva in un campo maturo e globalmente collaborativo, guidato da istituzioni chiave e da uno spostamento tematico dal calcio robotico fondamentale alle applicazioni avanzate dell'IA, come il deep learning e l'interazione uomo-robot.

DEBDAS MONDAL2026-06-25