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💻 informatique

BudgetFunnel: Coarse-to-Fine Global Budget Allocation for Trace-Driven Serverless Cold-Start Mitigation

BudgetFunnel est un cadre de travail piloté par les traces, allant du grossier au fin, qui alloue un budget de rétention à chaud partagé entre des fonctions sans serveur hétérogènes en utilisant un filtrage léger et un allocateur glouton sensible à la précédence, atteignant une atténuation de démarrage à froid quasi optimale avec un surcoût d'évaluation considérablement réduit par rapport à l'évaluation complète et aux stratégies de base existantes.

xuming wu, Zhipeng Ye, Gaoyuan Zhao, Zihao Lu, Jiayi Hong, Wen-Yu Peng, Zhibin Shao, Yan Cao2026-10-01
💻 informatique

Software Size Estimation by Integrating Functional Size and Functional Complexity Measures

Cette étude propose un modèle d'estimation de la taille des logiciels qui intègre des mesures de taille fonctionnelle (UFP et CFP) avec des mesures de complexité fonctionnelle (CC et YC) en utilisant l'analyse de régression, démontrant que la combinaison de ces métriques — particulièrement l'UFP avec les mesures de complexité — réduit significativement l'erreur d'estimation et améliore la précision de la prédiction pour des applications telles que COCOMO II.

Sholiq Sholiq, Riyanarto Sarno, Muhammad Ainul Yaqin, Apol Pribadi Subriadi, Achmad Holil Noor Ali2026-10-01
💻 informatique

Exact Shape Templates, Event Descriptors, and Adaptive Waveform Generation in Pulse-Level Compilation

Cet article propose une représentation intermédiaire exacte qui découple les modèles de formes d'impulsion des descripteurs spécifiques aux événements afin d'éliminer les calculs de forme redondants, atteignant des accélérations d'un ordre de grandeur lors de la compilation au niveau de l'impulsion tout en maintenant une précision de précision machine.

Zeyuan Wang, Junchao Wang, Feng Wang, Lei Li, Shibo Liang2026-10-01
💻 informatique

Sparse Low-Redundancy Multi-label Feature Selection with Dynamic Graph Constraint

Cet article propose SLDMG, une méthode de sélection de caractéristiques multi-étiquettes à faible redondance et parcimonieuse qui améliore la performance du modèle en construisant des matrices de graphes dynamiques de haute qualité à partir d'entrées de faible qualité et en éliminant les caractéristiques redondantes, atteignant des améliorations significatives des métriques Macro-F1 par rapport aux approches de l'état de l'art.

Bangna Li, Xingshi He, Yiting Hua2026-10-01
💻 informatique

A GAN-Based Framework for Robust Image Steganography with Deep Learning-Based Secret Extraction

Cet article propose un cadre de stéganographie d'image robuste, basé sur les GAN, qui utilise un générateur, un discriminateur et un extracteur CNN pour incorporer et récupérer de manière sécurisée du texte secret avec une haute qualité visuelle (PSNR ~41,29 dB), une forte résistance aux attaques par bruit et compression, ainsi que des vitesses de traitement rapides.

Rasha S. Ali, Anwar Abbas Hattab, Wassan Hayale2026-10-01
💻 informatique

Computational Linguistics and Intelligent Learning for Automated Article Credibility Classification

Cet article propose le Next-Generation Deep Linguistics Framework for Intelligent Article Credibility Identification (NGDLF-IACI), une méthodologie basée sur l'apprentissage profond qui combine les plongements GloVe, un autoencodeur creux empilé et un réseau de neurones convolutifs sur graphes au sein d'un ensemble de vote par pondération douce afin de détecter et de classifier efficacement les fausses informations.

Danah Algawiaz, Alya Alshammari, Jahangir khan, Abdullah Suliman Almutlaq, Mohammad Albshry, Fahad Alshamrani, Mofadal A (…)2026-10-01
💻 informatique

DA-MSRNet: A Dual-Branch CNN-Mamba Network with Deformable Alignment and Multi-Scale Feature Reconstruction for Crack Segmentation

DA-MSRNet est un réseau CNN-Mamba à double branche qui répond aux défis de la segmentation de fissures en intégrant un module d'alignement déformable et de fusion de branches (Deformable Alignment and Branch Fusion Guidance Module), un module de reconstruction de caractéristiques multi-échelles (Multi-Scale Feature Reconstruction Module) et une supervision collaborative de la topologie des contours (Boundary-Topology Collaborative Supervision) afin d'atteindre une précision et une continuité structurelle supérieures sur les ensembles de données de référence.

Bingmeng Zhu, Dongmei Zhou, Qiucheng Yu, Yuxiang Lu, Leizhenyu Tang, Luyao Yang2026-10-01
💻 informatique

Explaining Safety Is Not Enforcing Safety: Longitudinal Articulation–Application Gaps Across Consumer AI Surfaces

Cette étude reconstruit et analyse un ensemble sélectionné de manière intentionnelle d'interactions multi-tours à travers quatre familles de fournisseurs d'IA grand public pour démontrer que les limites de sécurité explicitement articulées par les assistants ne restent pas toujours comportementalement cohérentes lorsqu'elles sont appliquées lors de recadrages contextuels ultérieurs, mettant en évidence un écart longitudinal entre l'explication et l'application sans pour autant établir la prévalence, les mécanismes causaux ou les classements des fournisseurs.

Evans F. Tovar O.2026-10-01