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💻 informatique

A Fusion of Transfer Learning with Osprey Optimization Algorithm Based Student Engagement Detection for Improving Performance of Virtual Classroom Environments

Ce document propose le cadre FTLSED-VCOOA, qui intègre un filtrage bilatéral adaptatif, une fusion de SqueezeNet, de Shallow CapsNets et de MobileNetV2 pour l'extraction de caractéristiques, un classificateur CNN-LSTM, ainsi que l'algorithme d'optimisation Osprey pour l'ajustement des hyperparamètres afin de détecter efficacement l'engagement des étudiants et d'améliorer les performances dans les environnements de classes virtuelles.

Hassan Gise, Ali Muhammad Aljodea2026-10-26
💻 informatique

On the Hyper-Parameters and the Scoring Functions of PCTABU and PCHC Bayesian Network Algorithms

Cet article présente un nouvel algorithme d'apprentissage de réseaux bayésiens et démontre, à travers des données simulées et réelles, que le choix de la fonction de score impacte significativement la performance, le nouvel algorithme surpassant les méthodes existantes sur des réseaux caractérisés par des tailles de manteau de Markov, des degrés et des densités moyennes plus faibles.

Volkan Sevinç, Michail Tsagris2026-10-26
💻 informatique

Perturbation-Specific Reliability of Intrinsic and Post-Hoc Explainable Machine Learning in Volatility Forecasting

Cette étude démontre que la fiabilité des explications tant intrinsèques que post-hoc dans la prévision de la volatilité est hautement spécifique à la perturbation, variant considérablement selon les différentes configurations modèle–représentation–explicateur et nécessitant une évaluation empirique sous diverses conditions telles que le réentraînement, les décalages temporels et le bruit d'entrée.

Haikal Djauhari, Anton Yudhana, - Sunardi2026-10-26
💻 informatique

Application of Machine Learning in Optimizing Industrial Assembly Lines: A Chronologically Validated Study of Predictive Quality Control

Cette étude démontre que, bien que la validation croisée aléatoire surestime la performance de l'apprentissage automatique sur les données de lignes d'assemblage industrielles en raison de la dérive de concept, une évaluation temporelle validée chronologiquement révèle que les modèles de boosting de gradient peuvent toujours servir d'outils de filtrage efficaces pour réduire l'inspection lorsqu'ils sont correctement ajustés.

Aida Allahverdi¹, Siavash Akbarzadeh¹2026-10-26
💻 informatique

From Agent Labels to Accountable Deployment: Evidence Maturity and Meaningful Human Oversight for Agentic AI in Higher Education

Cette revue intégrative critique soutient que le déploiement de l'IA agentique dans l'enseignement supérieur doit être contraint par un nouveau cadre Autonomie-Surveillance-Preuve, lequel exige que l'autonomie déléguée des systèmes ne puisse excéder la maturité des preuves de soutien ou la force de la surveillance humaine responsable afin de prévenir les préjudices et de garantir l'équité.

Abhishek Dey2026-10-26
💻 informatique

Multilingual Artificial Intelligence for Classifying Ethiopian FinTech User Reviews

Cette étude présente un cadre de TAL multilingue reproductible et un corpus organisé de 7 148 avis sur la FinTech éthiopienne pour classer les retours d'utilisateurs en cinq catégories de services, démontrant que le modèle transformer AfroXLMR surpasse les autres architectures dans le traitement du texte en anglais, en amharique et en mode alterné (code-switching), tout en soulignant les défis persistants liés au déséquilibre des données et à la variation linguistique.

Alemu Kumilachew Tegegnie, Desalegn Wahega Sarke2026-10-26
💻 informatique

Teleoneutrosophic Logic for Three-Way Authorisation of Institutional AI Agents

Ce document propose la Logique Téléoneutrosophique, un cadre sensible à la provenance qui associe des triplets neutrosophiques distincts pour l'effet et le but afin de permettre une autorisation tripartite des agents d'IA institutionnels, réduisant efficacement le passage de préjudices directs en distinguant les requêtes externes légitimes des incitations malveillantes.

Selçuk Topal, Buğra Ayan2026-10-26
💻 informatique

Attribution Consistency in Fine Tuning Makes Refusal Less Sensitive to Paraphrase in a Small Tool Using LLM Agent

Cette étude préliminaire démontre que l'application de la Régularisation d'Attribution Latente (LAR) lors du réglage fin améliore la cohérence de l'attribution d'un petit agent LLM utilisant des outils, réduisant ainsi sa sensibilité aux requêtes malveillantes paraphrasées et stabilisant les décisions de refus sans compromettre de manière significative la performance de détection, bien qu'elle risque de provoquer un refus excessif si elle est appliquée à des exemples inoffensifs.

Junaid Hassan2026-10-26
💻 informatique

BPA-Assisted Screened Poisson Reconstruction of Sparse Point Clouds: Disentangling Support-Conditioned Resampling, Densification, and Normal Processing

Cet article démontre que si le pivotement de sphère multi-échelle constitue une condition préalable à la reconstruction de Poisson filtrée sur des nuages de points épars, le principal moteur de l'amélioration de la précision est le rééchantillonnage haute densité de ce support qui en découle, lequel réduit considérablement l'erreur et la sensibilité à l'orientation des normales, bien que le pipeline demeure fondamentalement limité par la qualité des normales estimées par rapport à une vérité terrain.

Huiting Chen, Bo Hu, Shui Liu, Jian He2026-10-26