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💻 informatique

Agent-MIRUPD: Operationalizing LLM Agents for Microservices Incident Response Under Performance Degradation

Le document propose Agent-MIRUPD, un cadre d'agent basé sur les LLM qui unifie les données d'observabilité avec un raisonnement structuré en plusieurs étapes pour automatiser l'intégralité du cycle de vie de la réponse aux incidents de microservices, atteignant des améliorations significatives de la vitesse de diagnostic, de la précision de l'atténuation et de l'efficacité des jetons par rapport aux bases de référence existantes.

Nayereh Rasouli, Matthijs Jansen, Alexandru Iosup, Cristian Klein, Erik Elmroth2026-09-23
💻 informatique

Performance Evaluation of Spatial Hashing with Temporal Coherence for Particle Neighbor Search

Cet article démontre que, bien que l'exploitation de la cohérence temporelle pour maintenir de manière incrémentale des tables de hachage spatiales puisse accélérer considérablement les recherches de voisins de particules dans des scénarios de mouvement cohérent, son avantage de performance est hautement sensible au mouvement des particules et à la charge de la table, faisant souvent de la reconstruction complète le choix le plus sûr lorsque ces facteurs dépassent certains seuils spécifiques.

Pragneya Joshi, Vishalakshi Prabhu H2026-09-23
💻 informatique

DFL-YOLO: A Density-Guided Network with Large Selective Kernels and Frequency Decoupling for Dense Multi-Class Tree Crown Detection

DFL-YOLO est un nouveau cadre de détection qui intègre de Grands Noyaux Sélectifs, une Branche de Découplage de Fréquence Guidée par la Densité et une perte IoU à Poids Multi-Stratégies pour traiter efficacement la variation d'échelle, l'ambiguïté des caractéristiques et les erreurs de localisation dans la détection dense de houppiers d'arbres multi-classes à partir d'imagerie de drones.

Yuling Liu, Jiong Mu, Binhong Zhou, Junhao Chen, Xinyue Li, Chunyu Chen2026-09-23
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Multi-Objective Incremental Path Planning with Learning-Guided Sampling and Kinematic Constraints for Autonomous Vehicles in Dynamic Occupancy Grid Environments

Cet article propose LKSD-PRRT*, un cadre de planification de trajectoire modulaire pour les véhicules autonomes dans des environaux de grille dynamiques qui intègre l'échantillonnage guidé par l'apprentissage, le remaillage incrémentiel multi-objectif, le lissage en trois étapes et la réparation de trajectoire dynamique afin d'améliorer considérablement le succès de la planification, la qualité de la trajectoire et l'efficacité de la récupération par rapport aux méthodes existantes.

Yuhui Du, Xueguang Liu, Pengyu Bu, Jiapeng Li2026-09-23
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SPT-CCRNet: Explainable Multi-Structure Segmentation of RenalBiopsy Pathology Images via Structured Progressive Tokenizationand Interventional Context Reasoning

L'article présente SPT-CCRNet, un cadre d'apprentissage profond explicable qui combine une tokenisation progressive structurée, un raisonnement par graphes et une attribution de contexte interventionnel pour parvenir à une segmentation multi-structures de pointe des images de biopsies rénales, surpassant de manière significative les modèles de référence existants tout en démontrant l'importance de ses composants architecturaux spécifiques.

Tingting Guo, Xun Tang, Junjie Bai, Pinghua Li, Qi Ye, Zirui Chen, Jianmin Yin, Yuliang Zhang, Jun Zhang2026-09-23
💻 informatique

A Dual Layer Gated Multimodal Healthcare and Rehabilitation Recommendation Method

Cet article propose un cadre d'apprentissage multimodal à double couche à porte qui intègre dynamiquement des données médicales textuelles, numériques et catégorielles par le biais d'un mécanisme de porte hiérarchique et d'une perte adaptative afin d'améliorer la précision, l'interprétabilité et la généralisation des recommandations de soins de santé et de réadaptation pour une population vieillissante.

Yuanyuan Wu, Yizhuo Guo, Zikai Feng, Mengxing Huang2026-09-23
💻 informatique

Analysis of Federated Aggregation under Model Poisoning and Backdoor Attacks: A Reconstructed Cross-Dataset and Cross-Architecture Benchmark

Cet article présente un banc d'essai reconstruit, inter-jeux de données et inter-architectures, évaluant les méthodes d'agrégation fédérée sous diverses attaques, soulignant la performance supérieure de la Moyenne Tronquée (Trimmed Mean) en conditions saines et la robustesse de Krum contre des menaces spécifiques, tout en identifiant de manière critique les failles d'implémentation des métriques et les limites de provenance qui restreignent les conclusions à des comparaisons descriptives plutôt qu'à des affirmations statistiques universelles.

Soumya Mazumdar, Vineet Kumar Rakesh, Tapas Samanta2026-09-23
💻 informatique

WaveInvNet: A Wavelet-Separated Dynamic Involution Network for Multimodal Skin Lesion Classification

Cet article propose WaveInvNet, une architecture d'apprentissage profond multimodale et légère qui intègre des images dermoscopiques aux métadonnées des patients à l'aide d'un nouveau bloc d'involution dynamique à séparation par ondelettes afin de capturer de manière adaptative les caractéristiques hétérogènes des lésions, atteignant ainsi des performances de pointe pour la classification des lésions cutanées sur le jeu de données HAM10000.

Mohamed Amine Ibrahimi, Abdelghafour Abbad, Rachid Ben Abbou, Khalid Abbad2026-09-23
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News Headline Classification for Electronics Supply-Chain Disruption Detection via Data-Anchored Label Attention

Cet article introduit le Data-Anchored Label Attention (DALA), une méthode efficace en termes de paramètres qui améliore la détection des perturbations de la chaîne d'approvisionnement électronique en enrichissant les requêtes d'étiquettes avec des définitions d'experts et des ancres discriminantes, réalisant une amélioration significative des scores macro F1 par rapport aux modèles de référence sur un ensemble de données de titres vérifiés par des experts.

Mohamed ElDeeb, Fahima Maghraby, Menna Kamel2026-09-23