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💻 computer science

Learning Profiling with Automated Feedback for Supporting the Assessment of Cybersecurity Education

Cet article présente un modèle de profilage piloté par l'IA au sein d'un environnement de cyber range qui évalue continuellement la performance de l'apprenant afin de générer des retours automatisés et personnalisés ainsi que des parcours d'apprentissage adaptatifs, répondant ainsi aux défis clés de l'extensibilité et de la personnalisation pour l'enseignement de la cybersécurité.

Willi Lazarov, Pavel Seda, Ondrej Pospisil, Milos Seda, Zdenek Martinasek2026-07-31
💻 computer science

LV-YOLO: A Two-Stage Deep Learning Framework for Lymphovascular Invasion Detection in Gastric Cancer

Cette étude présente LV-YOLO, un cadre d'apprentissage profond à deux étapes combinant MobileNetV3 pour le dépistage global et un modèle YOLOv11 optimisé avec de nouveaux modules d'attention et de suréchantillonnage, qui détecte de manière efficace et précise l'invasion lymphovasculaire dans les lames entières de cancer gastrique afin d'aider les pathologistes dans la stratification du risque clinique.

Hengtong Zhang, Jingyuan Guan, Rigui Yi, Wenyue Sun, Xinxin Wang, Xiaoyan Chen2026-07-31
💻 computer science

SpectralMLP: Message-Passing-Free Dual-Frequency Spectral Filtering on Hypergraphs

SpectralMLP introduit un nouveau cadre de réseau neuronal hypergraphique qui remplace l'agrégation traditionnelle par un mécanisme de filtrage spectral à double fréquence efficace et sans passage de messages utilisant des bases de polynômes de Jacobi apprenables, atteignant des performances de pointe sur plusieurs bancs d'essai tout en maintenant un nombre de paramètres inférieur à la plupart des méthodes existantes.

Rong Qian, Yu Cheng, Hongbo Zhao2026-07-31
💻 computer science

A Controlled Benchmark of Raw Sequential Image Based Hybrid and Statistical Models for Representation Aware Anomaly Detection in Household Electricity Consumption Time Series 

Cette étude présente un benchmark contrôlé comparant des modèles séquentiels bruts, basés sur l'image (GAF), hybrides et statistiques pour la détection d'anomalies dans la consommation d'électricité domestique, concluant que la modélisation temporelle directe (Raw 1D-CNN) a surpassé les autres approches sous des protocoles de perturbation synthétiques tout en soulignant la nécessité d'une interprétation prudente en raison du périmètre de l'étude limité à un seul foyer et de l'absence d'annotations de fautes réelles.

Şükrü Mustafa Kaya, alireza esmaili jobani2026-07-31
💻 computer science

An Intelligent Warehouse Execution Framework Integrating SAP Extended WarehouseManagement, Large Language Models, SAP Business Technology Platform, and Autonomous Mobile Robots

Cet article présente un cadre d'exécution d'entrepôt intelligent qui intègre SAP EWM, les grands modèles de langage, SAP BTP et des robots mobiles autonomes pour permettre une exécution des tâches pilotée par le langage naturel, atteignant un taux de réussite de 98 % et un temps d'exécution moyen de 4,7 secondes grâce à une collaboration humain-robot adaptative.

Naveen Chandra Sharma, Kunal Sharma2026-07-31
💻 computer science

A Systematic Literature Review of Responsible AI Governance Frameworks and Their Implementation Mechanisms for Ethical Business Outcomes

Cette revue systématique de la littérature analyse 97 études afin d'identifier six mécanismes de gouvernance clés pour une IA responsable dans le monde des affaires, révélant un consensus sur les principes éthiques tels que la responsabilité et l'équité tout en mettant en évidence d'importants défis de mise en œuvre et des lacunes de recherche qui entravent une adoption efficace.

Firas M. Alkhaldi, Mohammad F. Alkhaldi2026-07-31
💻 computer science

ARIES-Mission: A Vision-Language System for Efficient UAV Mission Generation

L'article présente ARIES-Mission, un système de vision-langage modulaire qui améliore la planification de missions de drones en sélectionnant l'itinéraire réalisable le plus court parmi un portefeuille de quatre candidats (ordre de reconnaissance brute, optimisation par colonies de fourmis, évolution différentielle et optimisation par essaim de particules), atteignant une réduction de 24,2 de l'écart total de distance et une performance quasi optimale avec un écart moyen de 0,042 % par rapport à l'optimum exact.

Junhao Wei, Haochen Li, Yifu Zhao, Dexing Yao, Yanxiao Li, Baili Lu, Sio-Kei Im, Xu Yang, Yapeng Wang2026-07-31
💻 computer science

AI-Assisted Tutorial Generation for Immersive Training in Virtual and Mixed Reality

Cet article présente un cadre assisté par l'IA qui génère des tutoriels de formation immersifs en RV et RM à partir de démonstrations d'experts en capturant des données multimodales pour créer des instructions structurées, étape par étape, avec des rejeux d'avatars 3D, permettant ainsi une formation industrielle évolutive et sans instructeur.

Bálint György Nagy, Péter Szögi, János Dóka, Bence Bihari, László Kopácsi, Balázs Sonkoly2026-07-31
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Trust-Gated Predictive Reallocation: A Bayesian Communication-Reliability Approach to Decentralized Multi-Robot Task Allocation Under Lossy Networks

Cet article introduit le Trust-Gated Predictive Reallocation (TGPR), un mécanisme d'enchères bayésien qui adapte dynamiquement l'allocation des tâches et les délais d'expiration en fonction des estimations de fiabilité de communication par robot afin de réduire la surcharge de messagerie et les exécutions dupliquées dans les réseaux à pertes, bien qu'il abaisse par inadvertance les taux globaux d'achèvement des tâches dans des conditions de canal médiocres en raison de l'inflation des délais d'expiration.

Md Hasibuzzaman2026-07-31