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Cet article propose un cadre MoE-CB, intégrant un mécanisme de porte avec des experts hybrides CNN-LSTM/CNN-BiGRU et un régresseur CatBoost, afin de permettre une allocation dynamique et intelligente des ressources dans les réseaux 5G avec une grande précision de prédiction.
Cet article présente un nouveau schéma de signature à vérificateur désigné forte, partiellement aveugle et sans couplage, qui garantit une confidentialité à grain fin et une non-transférabilité avec une faible surcharge de calcul, ce qui le rend très adapté aux environnements de bord contraints en ressources tels que l'IoT et les réseaux véhiculaires.
Cette étude propose un algorithme mémétique amélioré au sein d'un cadre flou CPT afin d'optimiser la planification des médecins de consultation externe d'urgence en minimisant simultanément la détresse psychologique des patients et la perception de la fatigue des médecins, validée par des données réelles provenant d'un hôpital de Shanghai durant la pandémie de COVID-19.
Ce document présente MSCE, un cadre de calibration post-hoc multi-signaux qui améliore significativement la fiabilité des estimations de confiance au niveau des champs dans l'extraction de documents commerciaux en fusionnant divers signaux tels que la qualité de l'OCR et l'incertitude du modèle, permettant ainsi des taux d'automatisation plus élevés avec des exigences de précision strictes.
Cet article présente SENTRY, un cadre sécurisé et économe en énergie pour les environnements WSN-IoT qui intègre la blockchain Ethereum pour l'intégrité décentralisée des données avec une approche IA hybride utilisant l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour détecter et atténuer les cybermenaces, atteignant des mesures de performance supérieures par rapport aux méthodes existantes.
L'article présente DiffSoil, un modèle de diffusion conditionnel léger qui génère des données de fertilité des sols synthétiques de haute qualité à travers divers scénarios climatiques afin d'augmenter efficacement les ensembles de données rares, améliorant de manière significative la précision des systèmes de recommandation de cultures dans les régions vulnérables au climat et manquant de données.
Cet article propose une heuristique de construction neuronale en deux phases qui combine un modèle d'apprentissage par renforcement basé sur un Transformer avec un algorithme d'allocation personnalisé afin de résoudre efficacement les problèmes de tournées de véhicules à capacités multiples avec fenêtres de temps et dépôts multiples à grande échelle pour la planification au sol des aéroports, démontant une performance supérieure aux solveurs existants sur des données réelles de hubs aéroportuaires.
Cet article propose un nouveau cadre neuro-symbolique utilisant un opérateur de Projection Probabiliste Déterministe et une modélisation mathématique avancée afin d'éliminer les hallucinations et de garantir une prise de décision judiciaire transparente, juridiquement fondée et ancrée dans le Code pénal marocain.
Cet article présente H2Profile, un cadre hybride de préservation de la confidentialité qui combine le chiffrement homomorphe approximatif et le calcul multipartite sécurisé pour permettre une publicité ciblée avec une utilité élevée et une latence réduite, tout en limitant la confidentialité à un modèle de deux serveurs semi-honnêtes.
Cet article propose une approche basée sur l'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies dans les contrats de services de cybersécurité entre les autorités publiques et les prestataires privés, en utilisant une étude de cas pour catégoriser et analyser les attributs qui signalent des écarts par rapport aux pratiques juridiques établies.