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💻 informatique

Graph-Aware Medical Image Intelligence: A Comparative Study of CNNs, GNNs, and Multimodal LLMs for Acute Lymphoblastic Leukaemia Subtyping

Cette étude évalue les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones sur graphes et les modèles de langage de grande taille multimodaux pour la classification des sous-types de leucémie aiguë lymphoblastique, démontrant qu'un modèle ViT–BERT affiné atteint des performances de pointe (F1=0,99) comparables aux meilleurs CNN tout en soulignant la valeur complémentaire du raisonnement basé sur les graphes et de l'intégration multimodale pour un diagnostic médical précis et interprétable.

Md Rezanur Rahman, Afraz Ul Haque, Md. Sadekur Rahman2026-09-30
💻 informatique

Edge-AI-Enabled UAV System for Rapid Visual Confirmation of Illegal Logging in Remote Forest Environments

Cet article présente un système de drone autonome doté d'une IA en périphérie (Edge-AI) qui exploite des données synthétiques avec randomisation de domaine et un pipeline embarqué YOLOv8s-BoT-SORT pour parvenir à une détection et une confirmation en temps réel et de haute précision de l'exploitation forestière illégale dans les forêts reculées du Kenya, surmontant ainsi les limites de latence et d'accessibilité des méthodes de surveillance traditionnelles.

Henry Muchiri, Simon Mburu2026-09-30
💻 informatique

Triangle-Motif Proxy Entanglement in Markov Boundary-Based Fair Feature Selection: A Structural and Empirical Study

Cet article démontre que dans les structures à motifs triangulaires, les garanties de minimalité et de suffisance de la sélection de caractéristiques basée sur la frontière de Markov peuvent entrer en conflit avec les objectifs d'équité en conservant des variables de substitution à haute utilité entrelacées avec des attributs protégés, nécessitant ainsi un audit sensible aux variables de substitution avant l'exclusion des caractéristiques afin d'éviter les compromis entre précision et équité.

Roopa Maliakal, S. Asharaf2026-09-30
💻 informatique

AI-supported formative assessment of conceptual understanding in mathematics: LLM-based pre-coding of open student responses

Cette étude démontre que les grands modèles de langage basés sur des incitations peuvent identifier de manière fiable des catégories conceptuelles dans les réponses mathématiques ouvertes des étudiants sans ajustement fin, atteignant une précision élevée pour les caractéristiques positives et la compréhension conceptuelle profonde tout en soulignant la nécessité d'un support d'expert dans la boucle et d'incitations linguistiquement explicites pour relever les défis liés à la vérification des caractéristiques absentes ou à la résolution de l'ambiguïté.

Corinna Hankeln2026-09-30
💻 informatique

Score-based Likelihood Ratios for Deepfake Image Evidence Using Deep Learning Features

Ce document propose un cadre de rapport de vraisemblance fondé sur des scores et conforme aux exigences de la criminalistique, qui exploite les caractéristiques d'apprentissage profond SRM ainsi qu'une modélisation statistique calibrée pour quantifier la force probante des images deepfake, surmontant ainsi les limites de la détection binaire conventionnelle en fournissant des évaluations interprétables et numériquement fondées pour la prise de décision judiciaire.

Tianli Guo, Pengji Chen, Rui Lu, Yunqi Tang2026-09-30
💻 informatique

Structure-guided fusion of frozen visual representations for small-sample Bai furniture pattern recognition

Cette étude propose un cadre efficace en termes de données qui améliore la reconnaissance à petits échantillons des motifs de meubles Bai en intégrant des descripteurs structurels explicites avec des représentations visuelles gelées de Qwen3-VL via un mécanisme de porte guidé par la structure et une attention croisée locale, atteignant une précision supérieure et permettant une récupération de connaissances sensible à l'incertitude.

Hongmu Yuan, Hongjing Shen, Qun Zhang, Xiaoqi Huang, Huajie Shen2026-09-30
💻 informatique

Algorithmic isomorphism and the barrier cascade: Evaluating human and organizational obstacles to artificial- intelligence adoption in workforce systems

En utilisant une conception de science de la décision reproductible en deux étapes combinant l'analyse bibliométrique et la modélisation DEMATEL sur 336 articles, cette étude identifie les lacunes en matière de leadership et de vision ainsi que l'inertie structurelle comme les principales barrières causales entraînant d'autres obstacles humains et organisationnels à l'adoption de l'IA dans les systèmes de travail.

Yeter Uslu, Erman Gedikli, Emre Yılmaz2026-09-30
💻 informatique

UDR-Mamba: A Depth-Structured Reliability-Guided Mamba Framework for RGB-D Underwater Salient Object Detection

Le document propose UDR-Mamba, un cadre Mamba structuré par la profondeur et guidé par la fiabilité qui transforme les cartes de profondeur brutes en indices structurels et les fusionne sélectivement avec les caractéristiques RGB via un encodeur partagé afin d'atteindre des performances de pointe dans la détection d'objets saillants sous l'eau malgré des mesures de profondeur bruitées.

Ning Li, Jiaxin Li, Xiwen Yang, Jianhang Shi, Haojie Wu, Gaochao Yang2026-09-30
💻 informatique

Investigating Generative AI for Personalized College Assignments Based on Student Interests

Cet article présente Taklif.AI, une plateforme d'IA générative sans serveur qui exploite Llama 3.3 et l'ingénierie de prompts structurés pour créer des devoirs universitaires personnalisés basés sur les intérêts uniques et les contextes culturels des étudiants, démontrant une réception positive des utilisateurs tout en abordant les défis d'engagement et d'éthique dans l'éducation.

Zaki Kurdya, Mohammed Zuqlam, Salem Amassi, Shady Telbany, Motaz Saad2026-09-30
💻 informatique

A Hybrid Complex Quantum U-Net for Enhanced Medical Polyp Image Segmentation

Ce document propose une architecture hybride de type Complex Quantum U-Net qui intègre ResNet-50, des convolutions à valeurs complexes et une couche variationnelle quantique à huit qubits pour atteindre des performances de segmentation de polypes de pointe sur plusieurs ensembles de données d'imagerie médicale, surpassant les modèles de référence de l'apprentissage profond traditionnel tels qu'Attention U-Net et SegFormer.

Mario Jojoa-Acosta, Cristian Castillo-Olea, Rubén M. Lorenzo, Giovanni Hernandez, Alfonso Bahillo2026-09-30