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💻 informatique

Classifying Breast "Illmours from Cell-Nucleus Measurements with Machine Learning: A Leakage-Free Comparison of Feature Sets for Al-Assisted Decision Support

Cet article évalue quatre modèles d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données Wisconsin Diagnostic Breast Cancer en utilisant une validation croisée sans fuite de données pour démontrer qu'un ensemble compact de 10 mesures de la moyenne des noyaux permet d'atteindre une performance de diagnostic comparable à l'utilisation des 30 caractéristiques disponibles, suggérant que la complexité ajoutée n'offre au plus qu'un gain marginal, non confirmé statistiquement.

KARTIK PHOPASE2026-10-27
💻 informatique

Calibration and Threshold Selection of Machine Learning Classifiers for Breast Tumour Diagnosis: A Decision-Support Study for Al-Driven Clinical Screening

Cette étude évalue la performance, le calibrage et la sélection de seuils de quatre classifieurs d'apprentissage automatique sur l'ensemble de données Wisconsin Diagnostic Breast Cancer, révélant que bien que les modèles atteignent une précision et une AUC élevées, leur calibrage de probabilité varie selon l'algorithme et que l'atteinte des seuils de sensibilité cibles demeure incertaine en raison de la taille limitée des échantillons, soulignant ainsi des considérations critiques pour le support à la décision clinique piloté par l'IA.

KARTIK PHOPASE2026-10-27
💻 informatique

PhantomShield: A Reinforcement Learning–Based AI Defense System for Real-Time Attack Detection and Self-Retraining

PhantomShield est un système de détection d'intrusion adaptatif et en temps réel qui exploite l'apprentissage par renforcement et l'intelligence des pots de miel pour détecter et bloquer de manière autonome les nouvelles cybermenaces avec une grande précision et une faible latence, tout en présentant des capacités de réentraînement automatique et des mécanismes de sécurité intégrés pour les environnements à ressources limitées.

Md. Abu Bakar Siddik, A. H. M. Saifullah Sadi, Md Shohel Sayeed, Md Abir Khan2026-10-27
💻 informatique

A Statistically Rigorous, Held–Karp- and LKH-Validated Empirical Evaluation of a Classical 2-opt + Or-opt Local Search Pipeline for the Euclidean Traveling Salesman Problem

Cet article fournit une évaluation empirique rigoureuse sur le plan statistique, validée par Held–Karp et LKH, d'un pipeline classique composé de plus proche voisin, 2-opt et Or-opt pour le TSP euclidien, démontrant son amélioration significative par rapport au seul 2-opt et sa proximité constante avec les bornes d'optimalité certifiées à travers des instances synthétiques et réelles.

Mohamad Fatahi, Hamzeh Barati²2026-10-27
💻 informatique

Allocating cognitive work across people, language models and deterministic tools: A task-analytic method

Cet article propose une méthode d'analyse de tâche pour l'allocation du travail cognitif entre les humains, les modèles de langage et les outils déterministes au sein d'un cadre observer-orienter-décider-agir, démontrant à travers des expériences synthétiques de type tanker-join que cette approche hiérarchisée améliore considérablement la précision et l'efficacité de la décision tout en réservant les choix normatifs aux superviseurs humains.

Simon Vajda2026-10-26
💻 informatique

Finding My Way: A Comprehensive Evaluation of Auditory Cues for Outdoor Augmented Reality Navigation

Cette étude évalue cinq catégories d'indices auditifs pour la navigation en réalité augmentée en extérieur sur le Meta Quest 3, constatant que les indices préférés individuellement surpassent de manière significative les alternatives non préférées à travers les indicateurs clés de l'expérience utilisateur, tout en révélant des associations limitées mais notables entre les caractéristiques des participants et la perception des indices.

Sina Hinzmann, Francesco Vona, Tanja Kojic, Juliane Henning, Mohamed Amer, Jan-Niklas Voigt-Antons2026-10-26
💻 informatique

Relational Explainability of Brain Tumor MRI: Linking Classification Attention to Tumor Masks

Cet article propose un nouveau cadre d'explicabilité relationnelle qui valide quantitativement la correspondance spatiale entre les cartes d'attention de classification Grad-CAM++ et les régions tumorales segmentées dans l'IRM cérébrale, révélant que si les cartes d'attention atteignent une couverture tumorale substantielle, elles présentent une précision spatiale moindre, démontrant ainsi leur rôle complémentaire à la segmentation anatomique pour renforcer la transparence et la fiabilité de l'IA médicale.

Ripa Akter, Md. Abdul Awal2026-10-26
💻 informatique

Text-to-image models globally default to male, enforce gender stereotypes, and penalize female and nonbinary representations

Cette étude présente la plus grande analyse mondiale des modèles de texte-vers-image, révélant qu'ils reviennent systématiquement à des représentations masculines, imposent des stéréotypes de genre rigides et marginalisent les identités non binaires, amplifiant ainsi les biais de genre structurels et causant des préjudices psychologiques aux groupes sous-représentés.

Genevieve Smith, Leander Girrbach, Vongani Maluleke, Sidhika Balachandar, Zeynep Akata, Stephan Alaniz2026-10-26
💻 informatique

SynthEHR-DP: Clinically Valid Electronic Health Record Synthesis with Differential Privacy Guarantees

L'article présente SynthEHR-DP, un nouveau cadre génératif qui combine un encodeur de types mixtes, un Transformer temporel et un autoencodeur variationnel conditionnel avec un entraînement sous confidentialité différentielle et une couche de contraintes cliniques post-hoc pour produire des dossiers de santé électroniques synthétiques cliniquement valides et respectueux de la vie privée, qui atteignent des performances de pointe sur le compromis entre confidentialité et utilité.

Kishore Arul2026-10-26
💻 informatique

SpineFusion for plane aware local and global MRI classification of multiple sclerosis and myelitis

L'article présente SpineFusion, un modèle d'apprentissage profond à double encodeur qui intègre des caractéristiques d'IRM locales et globales via une attention croisée bidirectionnelle et des plongements de plan afin d'atteindre une grande précision dans la classification de la sclérose en plaques et de la myélite à travers plusieurs ensembles de données, tout en notant la nécessité d'une validation externe par groupes de patients pour confirmer l'utilité clinique.

Salih Taha Alperen Özçelik, Elif İrem Kılıç, Hasan Güler2026-10-26