Articoli verificati dagli autori

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1300 articoli verificati dagli autori · 1061–1070 / 1300

🧬 biology

Toward Practical Equilibrium Propagation: Brain-inspired Recurrent Neural Network with Feedback Regulation and Residual Connections

Questo articolo introduce FRE-RNN, una rete neurale ricorrente biologicamente plausibile che incorpora regolazione di feedback e connessioni residue, superando l'instabilità e gli elevati costi computazionali della Propagazione all'Equilibrio, raggiungendo velocità di convergenza e prestazioni paragonabili alla backpropagation e consentendo al contempo un'apprendimento su larga scala ispirato al cervello.

Zhuo Liu, Tao Chen2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Causal Inference of Blood Pressure Reduction and Coronary Heart Disease Risk in the Framingham Study

Applicando metodi di inferenza causale allo studio Framingham Heart, questo articolo dimostra che i calcolatori standard del rischio osservazionale sovrastimano il beneficio assoluto della riduzione della pressione arteriosa sul rischio di cardiopatia coronarica di circa il 21,8% a causa di fattori di confondimento, sottolineando la necessità critica di distinguere tra probabilità condizionali ed effetti interventistici nel processo decisionale clinico.

Suchibrata Patra2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

GRALIS: A Unified Canonical Framework for Linear Attribution Methods via Riesz Representation

Questo articolo introduce GRALIS, un quadro matematico unificato fondato sul Teorema di Riesz che stabilisce una forma canonica per i metodi di attribuzione lineare, soddisfacendo simultaneamente 13,5 delle 14 proprietà assiomatiche e fornendo garanzie formali per completezza, convergenza e interazioni multi-scala che i singoli metodi XAI non possiedono.

Raimondo Fanale2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

Axion-Like Particle Dark Matter Intensity Mapping: A New Probe via Cross-Correlation with Galaxy Surveys

Questo articolo propone un metodo innovativo per rilevare la materia oscura di tipo assione-like su scala di $\mu{\rm eV}$ mediante la correlazione incrociata tra la mappatura dell'intensità radio e i sondaggi di galassie del 2MRS, dimostrando che la Fase 2 del Square Kilometre Array può sondare efficacemente questi segnali tenendo conto del decadimento stimolato guidato sia dalla radiazione cosmica di fondo sia dal fondo radio extragalattico.

Wen-Qing Guo2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

🔭 astrophysics

The multiple corrugations in the Galactic disk derived from the LAMOST and Gaia survey data

Analizzando i dati di LAMOST e Gaia e validando con simulazioni N-body, questo studio dimostra che le corrugazioni radiali modellate come due onde contropropaganti possono plausibilmente spiegare le caratteristiche cinematiche ondulatorie osservate e la transizione strutturale tra i dischi sottili galattici interno ed esterno.

Jifei Wang, Zhuohan Li, Chengdong Li, Yuqin Chen, Chengqun Yang, Zixi Guo, Zhou Fan, Hongrui Gu, Maoli Bu2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

⚛️ quantum physics

Learning to Maximize Quantum Neural Network Expressivity via Effective Rank

Questo articolo introduce il rango efficace ( $\kappa$ ) come una nuova misura quantitativa per caratterizzare l'espressività delle reti neurali quantistiche e sfrutta un framework di apprendimento per rinforzo con un agente transformer a self-attention per progettare automaticamente architetture di circuiti quantistici altamente espressivi che massimizzano tale metrica.

Juan Yao2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

📊 statistics

Sharper Guarantees for Misspecified Kernelized Bandit Optimization

Questo lavoro migliora l'ottimizzazione a bandi kernelizzata mal specificata dimostrando che i principi di localizzazione — in particolare la localizzazione spettrale in contesti offline e la suddivisione del dominio in contesti online — possono ridurre la penalità per la mal specificazione da un fattore moltiplicativo che coinvolge la complessità del kernel a una crescita logaritmica o polilogaritmica.

Davide Maran, Csaba Szepesvári2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

Molecules Meet Language: Confound-Aware Representation Learning and Chemical Property Steering in Transformer-VAE Latent Spaces

Questo articolo dimostra che, sebbene gli spazi latenti di Transformer-VAE non supervisionati addestrati su SELFIES possano supportare un'orientazione significativa delle proprietà chimiche, tale controllo è valido solo quando rigorosamente convalidato attraverso molecole decodificate e una valutazione consapevole dei fattori di confusione per distinguere i segnali chimici genuini dagli artefatti a livello di sequenza.

Zakaria Elabid, Jan Andrzejewski, Bartosz Brzoza, Attila Cangi2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

🤖 machine learning

Suspicious Alignment of SGD: A Fine-Grained Step Size Condition Analysis

Questo articolo fornisce un'analisi fine-granulare del fenomeno del "disallineamento sospetto" nella discesa del gradiente stocastica (SGD) in condizioni di ottimizzazione mal condizionata, rivelando come specifiche condizioni sul passo di aggiornamento causino un allineamento degli aggiornamenti del gradiente con un sottospazio dominante che paradossalmente non riduce la funzione di perdita, mentre gli aggiornamenti al sottospazio bulk rimangono efficaci.

Shenyang Deng, Boyao Liao, Zhuoli Ouyang, Tianyu Pang, Minhak Song, Yaoqing Yang2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

🔬 materials science

Computational study of interactions between ionized glyphosate and carbon nanotube: An alternative for mitigating environmental contamination

Questo studio computazionale dimostra che i nanotubi di carbonio a parete singola adsorbono efficacemente le specie ionizzate del glifosato attraverso vari meccanismi di interazione, evidenziando il loro potenziale per il monitoraggio ambientale e la bonifica della contaminazione agricola.

H. T. Silva, L. C. S. Faria, T. A. Aversi-Ferreira, I. Camps2026-05-08✓ Author reviewed ⓘ

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