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💻 informatique

ICD2Bert: ICD Bert Encodings for Clinical Outcome Prediction on Routine Health Insurance Data

Cet article présente ICD2BERT, un modèle BERT standard pré-entraîné sur des codes CIM sans modifications spécifiques au domaine, et démontre, à travers une évaluation approfondie, que de telles complexités architecturales échouent souvent à surpasser des modèles de référence plus simples, soulignant que la qualité, l'échelle et le pré-entraînement des données sont plus critiques pour la prédiction des résultats cliniques que la sophistication du modèle.

Jonas Harriehausen, Miriam Cindy Maurer, Jacqueline Michelle Metsch, Zully Ritter, Lisa Weller, Thorsten Pollmann, Matth (…)2026-09-23
💻 informatique

Bayesian Concept Consolidation for Concept-Level Stability in Continual Learning

Cet article propose la Consolidation de Concept Bayésienne (BCC), un cadre d'apprentissage continu qui utilise une perte de stabilité de concept et des mécanismes sensibles à l'incertitude pour préserver l'intégrité sémantique des concepts appris, démontrant par le nouvel Indice de Stabilité des Connaissances (KSI) que les méthodes standards de préservation de la précision échouent à empêcher la dérive au niveau des concepts.

Simachew Alamneh, mohammed Abebe, Chernet Erdachew2026-09-23
💻 informatique

From Factors to Argument Networks: Issue-Level Legal Representation and Alignment with Written Judicial Reasons in Employment-Relationship Determination

Cet article propose un cadre de représentation juridique au niveau de la question utilisant des réseaux d'arguments pour capturer les nuances des états factuels, des règles juridiques et du raisonnement judiciaire dans les affaires de relations de travail, démontrant que de telles représentations granulaires surpassent de manière significative les méthodes binaires traditionnelles pour prédire les issues et identifier les motifs spécifiques des décisions judiciaires.

YANG YANG, CAIXIA xie2026-09-23
💻 informatique

A Governed Cognitive Enterprise Architecture Integrating Enterprise Intelligence Knowledge Memory Decision Intelligence Agentic AI and AI Assurance

Cet article propose l'Architecture d'Entreprise Cognitive Gouvernée (GCEA), un modèle de référence unifié qui intègre l'intelligence stratégique, la mémoire de connaissances, la prise de décision, l'IA agentique et l'assurance de l'IA pour aider les organisations à passer d'initiatives d'IA fragmentées à des entreprises cognitives de confiance, responsables et en évolution continue.

Rakesh Kumar Agrawal, Wasim Mohammed Amin Tambe2026-09-23
💻 informatique

Reproducible Hybrid Ensemble Learning for Drought Forecasting

Cette étude présente un cadre d'apprentissage d'ensemble hybride reproductible qui intègre des modèles d'apprentissage automatique classique et d'apprentissage profond avec une ingénierie de caractéristiques axée sur le domaine et des données satellitaires afin de parvenir à des prévisions de sécheresse robustes et adaptatives en Zambie, en privilégiant la transparence méthodologique et l'évolutivité opérationnelle plutôt que des gains de performance marginaux par rapport à des algorithmes individuels comme le Gradient Boosting.

Moses Chilanga, Josephat Kalezhi, Nchimunya Chaamwe2026-09-23
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Arabic Clinical Decision Support under a Limited GPU Budget: LoRA versus Full Fine-Tuning for Medical Question Answering

Cette étude démontre que si le réglage fin complet surpasse initialement l'adaptation de bas rang (LoRA) par défaut pour le questionnement clinique en arabe, une stratégie LoRA bien configurée — particulièrement le QLoRA 4 bits — peut efficacement égaler la performance du réglage fin complet sous des budgets GPU limités, ce qui en fait un choix d'adaptation adéquat et efficace.

Ibrahim Abaker Hashem, Omar Elgendy, Ali Bou Nassif, Ismail Shahin, Ashraf Elnagar, Ayad Turky, Imad Afyouni2026-09-23
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Mechanism-oriented tendency-integration operator networks for PDE foundation models

Cet article introduit des réseaux d'opérateurs orientés vers les mécanismes qui intègrent explicitement les mécanismes physiques via des voies de tendance apprises, démontrant, à travers des tests d'intervention et d'équivalence, qu'une telle organisation améliore la généralisation, la précision et l'interprétabilité des modèles de fondation de PDE à travers divers systèmes et régimes physiques.

Jeongsu Lee2026-09-23
💻 informatique

AAMIL-Net: Prototype-Calibrated Activity Guided Attention Fusion for Multi-Instance Learning

Cet article introduit AAMIL-Net, un nouveau cadre d'apprentissage par instances multiples qui résout le désalignement entre l'attention et la confiance grâce à une notation d'activité calibrée par prototypes, des marges d'ambiguïté adaptatives et une régularisation d'instance contrastive, atteignant des performances de pointe sur divers benchmarks sans préentraînement externe.

Chen Rui, Jie Li, Fang Fang2026-09-23
💻 informatique

An Optimized Stacking Ensemble Model for Forecasting Student Dropout

Cette étude présente un modèle d'ensemble de type stacking optimisé intégrant des classifieurs K-Plus Proches Voisins et Réseau Bayésien, amélioré par un ajustement des hyperparamètres et un rééquilibrage basé sur la méthode SMOTE, lequel atteint une précision de 85,9 % et surpasse les méthodes existantes pour fournir un outil d'alerte précoce efficace pour la prévision du décrochage scolaire.

Jackson Kisuule, Anthony Bua2026-09-23
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Transition-Aware Short-Term Traffic Congestion Prediction: Efficient Gradient Boosting versus Spatio-Temporal Graph Neural Networks

Cet article remet en question la dépendance aux réseaux de neurones graphiques spatio-temporels profonds standards et aux mesures de précision agrégées pour la prédiction des congestions routières à court terme en introduisant un cadre d'évaluation sensible aux transitions (TRSP) et en démontrant que des modèles de boosting de gradient, efficaces et interprétables grâce à l'ingénierie de caractéristiques, peuvent égaler ou surpasser les modèles de base d'apprentissage profond pour la détection des transitions d'état tout en réduisant considérablement les coûts de calcul.

George S. Theodoropoulos, Yannis Theodoridis2026-09-23