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Cet article présente TA-RNN-Medical-Hybrid, un cadre d'apprentissage profond hybride et interprétable conçu pour prédire avec précision le risque de mortalité en soins intensifs en modélisant les dynamiques temporelles irrégulières des dossiers de santé électroniques tout en fournissant des explications cliniques transparentes.
Cet article propose un cadre de modulation unifié appelé MAxCM pour les systèmes de communication moléculaire mobiles, qui encode l'information dans les concentrations de multiples types de molécules afin d'améliorer l'efficacité spectrale et la robustesse aux erreurs par rapport aux schémas traditionnels comme l'OOK, en particulier dans des canaux dynamiques.
Cet article présente un nouveau réseau de neurones quantique à couche unique basé sur la base bloc récursive standard (SRBB) qui, en exploitant les algèbres de Lie et en réduisant exponentiellement le nombre de portes CNOT, permet une synthèse unitaire approximative efficace et scalable validée sur des simulateurs et du matériel réel.
Cet article présente un système conçu par une approche centrée sur l'humain qui utilise l'intelligence artificielle conversationnelle et une carte interactive pour permettre au public d'explorer et d'interroger en langage naturel près de 1,7 million de spécimens numérisés des collections de sciences naturelles du Musée australien.
Cette étude modélise et analyse la détection précoce de biomarqueurs cancéreux via des nanomachines intravasculaires, démontrant que la prise en compte des réalités physiologiques comme les écoulements non uniformes et les interactions avec les globules rouges réduit l'efficacité de détection, bien que les capillaires maintiennent les performances les plus élevées.
Cette étude remet en question la fiabilité du benchmark EVMbench en démontrant que les agents d'IA actuels, dont les performances varient selon la configuration et sont limitées par des risques de contamination des données, ne peuvent pas encore remplacer l'audit humain mais doivent être intégrés dans un flux de travail collaboratif pour la sécurité des contrats intelligents.
Cette étude démontre que le fine-tuning LoRA d'un modèle de langage compact (Qwen-0.5B) améliore significativement la fidélité vocale, la qualité perceptive et le rapport signal sur bruit dans les systèmes TTS, à condition que les données d'entraînement présentent une diversité acoustique suffisante.
Le papier présente Hybridlane, un kit de développement logiciel open source qui unifie la programmation des calculateurs quantiques hybrides combinant variables discrètes et continues, en offrant une inférence automatique des types de fils, une gestion efficace de circuits complexes et une compatibilité avec divers backends matériels et logiciels.
Cet article présente une architecture de référence et une feuille de route pour les supercalculateurs centrés sur le quantum (QCSC), qui visent à intégrer de manière transparente les unités de traitement quantique, graphique et centrale afin de surmonter les limites actuelles de l'orchestration manuelle et d'accélérer la découverte d'algorithmes hybrides pour des applications critiques.
Ce rapport résume les discussions et les recommandations stratégiques d'un atelier NSF sur la co-conception algorithmique et matérielle pour les applications médicales, qui prône un changement fondamental dans le développement des technologies de santé en mettant l'accent sur des infrastructures partagées, une collaboration humain-IA et des écosystèmes de validation évolutifs.
Cet article examine la robustesse des classificateurs quantiques partitionnés face aux perturbations adverses ciblant le découpage de circuits ou la téléportation, en établissant un lien théorique et expérimental entre ces attaques et l'implémentation de portes adverses au sein des couches intermédiaires du modèle.
Cet article présente une revue systématique de la littérature sur les « systèmes de systèmes jumeaux », basée sur l'analyse de 80 études sélectionnées parmi plus de 2 500, afin de proposer un cadre de classification unifiant les paradigmes des systèmes de systèmes et des jumeaux numériques.
Ce papier présente une méthode robuste pour implémenter des réseaux de neurones optiques utilisant uniquement des ressources linéaires et des états cohérents, permettant un apprentissage et une inférence *in situ* efficaces tout en démontrant une grande résilience face aux pertes de photons.
Les auteurs présentent une architecture de réseau neuromorphique photonique profond entièrement optique qui permet un apprentissage non supervisé en ligne via un mécanisme de rétroaction locale et des synapses à base de matériaux à changement de phase, démontrant expérimentalement une reconnaissance de lettres à 100 % sans conversions opto-électroniques.
Cet article examine comment l'avancement rapide de l'IA, notamment les modèles de fondation, transforme l'interaction humain-données en introduisant de nouveaux défis liés à l'incertitude et à l'échelle, et propose de redéfinir les paradigmes d'interaction en intégrant des principes cognitifs et perceptuels pour bâtir des systèmes d'analyse de données centrés sur l'humain.
Cette étude démontre qu'un modèle stochastique minimal explique comment l'autocorrélation négative ou positive d'un signal temporel améliore la prise de décision dans les problèmes de bandit à deux bras, selon que la somme des probabilités de gain est supérieure ou inférieure à un.
Cet article présente une machine d'Ising numérique basée sur la mémoire de calcul (DCIM) qui reformule la vérification de robustesse des réseaux de neurones binaires sous forme de problème d'optimisation binaire pour identifier efficacement des perturbations adverses, offrant ainsi une accélération de 178 fois et une amélioration de l'efficacité énergétique de 1538 fois par rapport aux implémentations CPU classiques.
Cette lettre présente deux nouveaux mécanismes de détection, BA-MAP et Soft BA-MAP, qui intègrent explicitement le bruit hétéroscédastique dépendant de l'état dans les canaux de communication moléculaire par diffusion pour surpasser les méthodes conventionnelles et améliorer considérablement le débit.
Ce papier présente le protocole UCIP, un cadre de détection basé sur l'entropie d'intrication d'un modèle de Boltzmann quantique, capable de distinguer avec une précision de 100 % les agents autonomes poursuivant leur propre continuation comme objectif terminal de ceux qui le font uniquement de manière instrumentale, en analysant la structure statistique de leurs états latents.
Cette étude révèle l'existence d'une « horizon matériel » sur les processeurs photoniques intégrés, où l'erreur de reconstruction des états quantiques par ombres classiques atteint un plancher inévitable imposé par les distorsions spectrales du matériel, limitant ainsi l'efficacité de l'accumulation statistique sur les dispositifs NISQ.