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💻 computer science

Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Cette étude contrôlée démontre que le classement des stratégies de pré-entraînement pour la segmentation d'instances cellulaires à faible nombre d'étiquettes n'est pas inhérent aux poids du réseau dorsal seul, mais dépend de manière critique des protocoles spécifiques de transfert et d'adaptation utilisés, tout en soulignant que les évaluations standards sous-estiment considérablement les performances sur les images de microscopie denses.

Yinghuan Li2026-07-28
💻 computer science

Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Cette méta-analyse de jeux de données de référence accessibles au public démontre que les représentations de caractéristiques hybrides combinées aux approches d'apprentissage d'ensemble offrent une stabilité prédictive et une efficacité supérieures pour la détection des fausses informations par rapport aux méthodes individuelles d'extraction de caractéristiques et aux classifieurs.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28
💻 computer science

A Modular Image Manipulation Localization Framework using a Dual-Stream Classifier and Conditional Diffusion Models

Cet article propose un nouveau cadre modulaire à deux étapes pour la localisation de la manipulation d'images qui classifie d'abord les types de falsification à l'aide d'un classificateur à double flux fusionnant les caractéristiques RGB et SRM, puis emploie des modèles de diffusion conditionnels spécialisés avec une fonction de perte hybride pour générer des masques de manipulation précis, atteignant des performances compétitives sur les ensembles de données de référence.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

Active Image Manipulation Detection and Localization using TransUNet for Fragile Watermarking

Ce document propose un nouveau cadre de détection et de localisation de la manipulation active d'images (AIMDL) qui exploite TransUNet pour une génération et une récupération de tatouage numérique robustes, combiné à un module forensique multi-têtes UNet, afin de parvenir à une détection de falsification de haute précision et à une localisation au niveau du pixel tout en équilibrant dynamiquement la transparence et la robustesse du tatouage numérique.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

StrokePlan-RNN: Predicting Ordered Drawing Procedures from Face Line Art

Cet article introduit StrokePlan-RNN, un modèle autorégressif conditionné par l'image qui prédit avec succès des séquences de traits ordonnées à partir de dessins au trait de visages statiques en s'entraînant sur un nouvel ensemble de données construit, atteignant une grande précision géométrique tout en soulignant la nécessité d'améliorer les métriques d'évaluation procédurales.

Gameil S. H. Ali, Entesar Altaheri2026-07-28
💻 computer science

Adaptive Training Controller (ATC): An Autotuning Framework for CNN-Based Plastic Waste Classification Using the PLASTIC Dataset

Cet article aborde le défi de la classification des déchets plastiques en introduisant un nouveau jeu de données spécifique au domaine, PLASTIC, et en proposant l'Adaptive Training Controller (ATC), une architecture d'autotuning indépendante de l'architecture qui surpasse les outils existants comme Optuna en atteignant jusqu'à 94,89 % de précision avec ResNet101 tout en réduisant les besoins en ressources computationnelles.

SHYAMASREE KARMAKAR, Sukanya Saha, Sunita Roy, Ranjan Mehera, Rajat Kumar Pal2026-07-28
💻 computer science

Can a Large Language Model Serve as the Missing Second Reviewer? Prominence Bias, Retrieval Effects, and a Confidence-Fabrication Gap in an Empirical Evaluation of Two Published Meta-Analyses

Cette évaluation empirique démontre que, bien que les grands modèles de langage puissent identifier des erreurs réelles omises par les réviseurs humains et améliorer considérablement le rappel des études lorsqu'ils sont équipés d'outils de recherche, ils demeurent des substituts peu fiables à la vérification humaine en raison de problèmes persistants tels que le biais de saillance, la confusion inter-articles et la fabrication d'incohérences inexistantes.

Paul Fontelo2026-07-28
💻 computer science

Cyber-Physical Orchestration of Emergency Department Services Through a Bidirectional Digital Twin and a Deep Reinforcement Learning Agent: Architectural Design, In SilicoValidation, and Critical Analysis of Performance Under Demand Stress

Cet article présente et valide une architecture cyber-physique intégrant un jumeau numérique bidirectionnel, un agent d'apprentissage par renforcement profond et une couche d'IA explicable pour optimiser la régulation des services d'urgence, démontrant des réductions significatives de l'occupation de pointe sous une forte demande tout en exposant et en traitant de manière critique des artefacts d'instrumentation spécifiques lors du processus de validation.

Joseph Javier Sánchez Acuña, Mario Anzures García2026-07-28
💻 computer science

The Machine Proposes. The Proof Disposes: Neuro-Symbolic Synthesis of Formally Verified Markov Usage Models from Natural Language Requirements

Cet article introduit Neuro-Symbolic MBST, un cadre qui automatise la synthèse de modèles d'usage de Markov formellement vérifiés à partir d'exigences en langage naturel en intégrant l'apprentissage L*, des LLM contraints par une grammaire et l'optimisation convexe, atteignant ainsi une détection de fautes et une couverture de haute fidélité qui surpassent significativement les bases purement neurales tout en éliminant les goulots d'étranglement de la modélisation manuelle pour les systèmes critiques de sécurité.

Nathan Ginting2026-07-28
💻 computer science

Interactive Query based Abnormal Events Synopsis Generation in Surveillance Video

Cet article propose un algorithme interactif basé sur des requêtes pour la génération de synopsis d'événements anormaux dans les vidéos de surveillance qui utilise un classificateur à base de règles pour gérer des requêtes utilisateur complexes et introduit une métrique de « rapport de chevauchement amélioré » pour l'évaluation, démontrant une précision et une qualité supérieures par rapport aux méthodes existantes sur le jeu de données PETS09.

Judi Vennila Thangaswamy, Balamurugan Vaniappan2026-07-28