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💻 computer science

Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) for Real-Time Oil Production Forecasting

Cette étude propose le Modèle de Fusion Adaptative Dynamique (DAFM), un système de prévision intelligent en temps réel qui intègre dynamiquement des arbres de décision, des forêts aléatoires, XGBoost et des réseaux BiLSTM via des mécanismes de porte adaptatifs afin de surmonter les limites des modèles statiques, atteignant une précision supérieure (R² = 0,97) et une inférence rapide pour la prédiction de la production pétrolière.

Fatna Said, Kai Zhang, Huaqing Zhang, Botao Jiao, Behzad Saberali, Edwin E Nyakila2026-07-29
💻 computer science

ModernBERT-TR: A Modern Encoder Foundation Model for Turkish

L'article présente ModernBERT-TR, un encodeur turc de 150 millions de paramètres préentraîné à partir de zéro sur 144,4 milliards de jetons en utilisant l'architecture ModernBERT et un tokenizer personnalisé, qui surpasse de manière significative les références turques existantes et égale des modèles concurrents plus volumineux malgré un entraînement utilisant nettement moins de ressources.

Besher Alkurdi, Himmet Toprak Kesgin, Muzaffer Kaan Yuce, Mehmet Fatih Amasyali2026-07-29
💻 computer science

DriftSense++: Spatially Adaptive Drift Management in Dynamic Spatial Crowdsourcing

DriftSense++ est un cadre dynamique qui améliore l'allocation des tâches de crowdsourcing spatial en employant une approche en boucle fermée et sensible à la région pour détecter et gérer de manière adaptative la dérive des données et de concept, surpassant de manière significative les méthodes existantes en termes de précision, de réduction des fausses alarmes et de vitesse de récupération à travers divers ensembles de données du monde réel.

Md Mujibur Rahman, Quazi Mamun, Michael Bewong, Md Zahidul Islam2026-07-29
💻 computer science

ICU Mortality and LOS Prediction Models Using Machine Learning Based on Both Real and Synthetic Data

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage automatique pour prédire la mortalité en soins intensifs et la durée de séjour dans les hôpitaux éthiopiens en utilisant des données réelles et synthétiques, concluant que l'entraînement hybride avec des données générées par CTGAN surpasse de manière significative les autres méthodes malgré son coût computationnel élevé, tout en soulignant que le besoin en oxygène et la SpO2 sont les prédicteurs de mortalité les plus forts.

Girma Neshir Alemneh, Hirut Bekele Ashagrie, Lemlem Kassa Tegegne2026-07-28
💻 computer science

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Cet article propose une méthode d'apprentissage de maillage sensible à l'orientation qui utilise un nouveau scalaire de demi-dièdre signé pour encoder l'orientation locale des faces, améliorant de manière significative la robustesse et la précision de la classification des formes 3D sous des perturbations structurelles telles que la découpe et les frontières ouvertes par rapport aux approches conventionnelles centrées sur les arêtes.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
💻 computer science

Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Cette étude rétrospective a développé et évalué un système d'aide à la décision clinique multimodal basé sur l'IA, intégrant des données démographiques, cliniques, génomiques et d'imagerie pour améliorer la prédiction du traitement personnalisé du cancer de la prostate au Brunei, démontrant qu'une architecture hybride LSTM–Random Forest avec une fusion tardive a obtenu une performance robuste (AUC 0,964) malgré les limites liées à la petite taille de l'échantillon.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
💻 computer science

Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Cette étude démontre que les algorithmes d'apprentissage automatique, particulièrement les classificateurs à vecteurs de support, atteignent une précision élevée (jusqu'à 99 %) dans la détection de la dégradation des forêts dans la réserve forestière d'Omo au Nigeria à l'aide de données de télédétection, préconisant ainsi leur intégration dans les politiques nationales de conservation pour une gestion durable des forêts.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
💻 computer science

Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Cette étude emploie une méthodologie de plan d'expériences pour analyser et optimiser les hyperparamètres critiques — spécifiquement la stratégie de découpage, le volume de contexte et la sélection du LLM — au sein d'un système de génération augmentée par récupération conçu pour le Bureau du Procureur Public de l'Espírito Santo, révélant que ces facteurs influencent significativement la qualité des réponses grâce à une analyse statistique utilisant l'Aligned Rank Transform.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 computer science

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Cet article introduit THEA, une politique de révision définie par prompt qui traite les modèles de monde exécutables comme des théories falsifiables pour orchestrer des agents parents et des sous-agents spécialistes, atteignant des performances de pointe sur 22 des 25 jeux ARC-AGI-3 avec des coûts considérablement réduits tout en garantissant que la révision d'hypothèses reste explicite, auditable et rentable.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28