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💻 informatique

Mask-Aware MLP and Entropy-Weighted MCDM for Robust Multiclass Paper Ranking

Cet article propose un cadre robuste combinant un perceptron multicouche sensible au masque pour l'imputation des métriques d'évaluation manquantes et une méthode de décision multicritère pondérée par l'entropie pour le classement d'articles scientifiques, démontrant une performance supérieure en termes de précision, de réduction de l'erreur d'imputation et de préservation du classement sous des taux d'absence modérés à élevés par rapport aux techniques existantes.

Masoud Kargar, Shahin Sharbaf Movassaghpour, Habib Izadkhah2026-09-30
💻 informatique

EdgeNetTF for Lightweight Time Frequency Representation Learning in Multiclass sEMG Hand Gesture Recognition

Cet article propose EdgeNetTF, un modèle d'apprentissage profond léger qui équilibre efficacement une grande précision et une efficacité de calcul pour la reconnaissance de gestes de la main par sEMG multiclasse en apprenant des caractéristiques temporelles et spectrales complémentaires avec un minimum de paramètres et de latence d'inférence.

Yutao Li, Junghun Kim, Sang-Il Choi2026-09-30
💻 informatique

Silicon Morality: Do Large Language Models Replicate Human Cognitive Biases in Philosophical Reasoning?

Cette étude adapte les méthodes de la philosophie expérimentale pour démontrer que, si les grands modèles de langage maintiennent généralement une cohérence logique plus stricte que les humains concernant la responsabilité morale, ils présentent des degrés variables de glissements de biais dépendants du contexte vers le compatibilisme, DeepSeek V3 montrant une susceptibilité notable mais toujours subhumaine aux erreurs de performance affectives par rapport au plus rigoureusement cohérent Gemini 2.5 Flash.

Zhaoyang Wei, Enrong Pan2026-09-30
💻 informatique

Model-Semantics-Aware Predictive Process Monitoring

Cet article introduit le Model-Semantics-Aware Predictive Process Monitoring (MSA-PPM), un paradigme qui comble l'écart entre les journaux d'événements et les modèles de processus en transformant les traces à l'aide d'un Dictionnaire de Sémantique de Processus afin d'incorporer explicitement la sémantique comportementale, améliorant ainsi de manière significative la précision de la prédiction et fournissant une base indépendante de l'architecture pour la surveillance de processus basée sur l'apprentissage profond.

Dinh-Lam Pham, Jinyeong Lee, Tsagaantsooj Batzaya, Hyun Ahn, Minjae Park, Ilkyeun Ra, Kwanghoon Kim2026-09-30
💻 informatique

ODEONN: A Digital ODE Solver Architecture for Oscillatory Neural Networks

Cet article présente ODEONN, une architecture entièrement numérique, modulaire et évolutive pour les réseaux de neurones oscillatoires qui prend en charge le couplage à valeurs complexes et dispose d'une approximation de sinus efficace sur le plan matériel, atteignant des performances comparables aux simulations logicielles à pleine précision tout en offrant une réduction de 45× du produit énergie-délai.

Aida Todri-Sanial, Bram Haverkort2026-09-30
💻 informatique

Know the Distortion Before You Draw: A Closed-Form Calculus for Attribute-Preserving Visualizations of Tabular Data

Cet article introduit un calcul de forme fermée basé sur la théorie des opérateurs linéaires pour prédire la distorsion géométrique et les coûts de préservation des attributs des visualisations de données tabulaires avant qu'elles ne soient dessinées, révélant que la distorsion est déterminée par les choix de conception plutôt que par les données et démontrant, à travers des tests de référence empiriques, qu'aucune technique unique ne domine universellement.

Martin Radvansky, Martin Radvansky2026-09-30
💻 informatique

Decoding Future Semantics from Language Model Hidden States: Rollout Trade-offs and Causal Steering

Cette étude démontre que les sondes linéaires peuvent extraire des informations sémantiques futures à partir des états cachés de modèles de langage, révélant un compromis où l'efficacité de cette lecture directe par rapport au déploiement autorégressif dépend de l'espace de plongement, de l'horizon de génération et de la prédictibilité inhérente à l'invite.

Jaekeol Choi2026-09-30
💻 informatique

Hybrid Multi-Scale Convolutional Spectrogram Transformer for Industrial Anomalous Sound Detection

Ce document propose un Transformateur de Spectrogramme Convolutionnel Hybride Multi-Échelle (HMCST) qui intègre des convolutions multi-échelles parallèles, une fusion inter-échelles et une modélisation globale basée sur les Transformers afin de parvenir à une détection robuste des sons anormaux industriels à travers diverses conditions de fonctionnement, démontrant une performance supérieure avec une précision moyenne de 90,10 % et une AUC de 95,25 % sur les ensembles de données MIMII DUE et ToyADMOS2.

Kui Wang, Yongqi Liu, Junjun Wu, Qingyou Dai, Qinghua Lu2026-09-30
💻 informatique

Privacy-Aware Adaptive Diffusion-Propensity Mapping for E-Commerce Advertising Targeting

Cette étude propose et valide un cadre adaptatif et respectueux de la vie privée pour la publicité dans le commerce électronique qui exploite les structures de réseaux sociaux, les mesures d'engagement et la redondance des communautés pour surpasser les politiques de ciblage traditionnelles tout en maintenant une utilité élevée sous des contraintes de confidentialité différentielle.

Shridul Gupta2026-09-30