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💻 informatique

Prevalence of Cross-File Dependencies in Terraform and Their Resolution by Security Scanners

Cet article analyse un ensemble de données Terraform à grande échelle pour révéler que les dépendances entre fichiers sont prévalentes et impliquent souvent des ressources sensibles en matière de sécurité, tout en démontrant, par des expériences contrôlées, que les scanners de sécurité modernes possèdent des capacités variables mais significatives pour résoudre ces relations inter-fichiers complexes, remettant ainsi en question l'hypothèse selon laquelle ils ne pourraient pas gérer le raisonnement multi-fichiers.

Moatasem M. Draz2026-09-21
💻 informatique

Synthetic longitudinal dialogue and preference alignment for substance use recovery support

Cet article présente ChatThero, un système qui exploite des dialogues longitudinaux simulés par agents multiples ainsi qu'une combinaison de réglage fin supervisé et d'optimisation des préférences guidée par des experts pour générer des réponses de soutien supérieures et adaptées au contexte pour le rétablissement de la dépendance, comme validé à la fois par des évaluations de médecins et un pilote de faisabilité.

Junda Wang, Zonghai Yao, Jiangbo Li, Jing Wang, Gang Huang, Lingxi Li, Junhui Qian, Zhichao Yang, Kaixin Liu, Marco More (…)2026-09-21
💻 informatique

DAM-YOLO: A Lightweight and Accurate Multi-Scale Model for Dam Crack Detection

Ce document propose DAM-YOLO, un cadre d'apprentissage profond multi-échelle, léger et précis, qui intègre une dorsale StarNet-s050, un nouveau module C3k2_Star, et une tête Detect_LSCD efficace pour parvenir à une détection de fissures de barrages de haute précision et en temps réel, adaptée au déploiement sur des dispositifs de bord.

Haoyu Dang, Leilei Dong, Nan Lian, Chuan Zhang, Yao Zhang, Jie Zhou, Hui Meng, Jin Jin2026-09-21
💻 informatique

When Modality Importance Does Not Translate into Capacity Gains: A Controlled Study of Asymmetric Multimodal Recommendation

Cette étude contrôlée démontre que l'augmentation de la capacité de représentation pour la modalité textuelle la plus informative dans les systèmes de recommandation multimodaux de type FREEDOM ne parvient pas à générer de gains de précision constants car la capacité ajoutée manque d'un chemin de gradient direct vers l'objectif de classement primaire, soulignant que l'informativité de la modalité ne se traduit pas automatiquement par des améliorations de performance via une allocation architecturale asymétrique.

Emin Talip Demirkiran2026-09-21
💻 informatique

Towards Quantum Decision Intelligence: A Four-Qubit Architecture for Venture Capital's Non-Linear Dilemmas on a 156-Qubit IBM Heron Processor

Cet article présente HQDIS, un circuit quantique variationnel à quatre qubits testé sur le processeur Heron de 156 qubits d'IBM pour la sélection de capital-risque, qui démontre une haute fidélité matériel-simulation et des performances comparables aux modèles classiques sur un petit banc d'essai synthétique, bien qu'il soit surpassé par les algorithmes classiques sur un second ensemble de données synthétiques, soulignant les limites actuelles de l'avantage quantique dans ce domaine.

Enrique Díaz de León López2026-09-21
💻 informatique

Exact Incremental Updates for Continual Sequential Recommendation

Cet article démontre que si un modèle linéaire temporel à forme fermée ne peut égaler la précision des modèles de référence neuronaux tels que CSTRec dans la recommandation séquentielle continue, sa stratégie de mise à jour incrémentale par statistiques suffisantes offre une alternative numériquement exacte et efficacement calculable au nouveau résolution complète, alors que les mises à jour basées sur l'identité de Woodbury échouent en raison de contraintes de mémoire lorsque les blocs de mise à jour dépassent la taille du catalogue d'articles.

Emin Talip Demirkiran2026-09-21
💻 informatique

Cyber-QEE Under Rigorous Validation: Ablation, Missingness, and Near-Duplicate Robustness in Network Intrusion Detection

Cette étude démontre que, bien que la représentation énergétique stochastique Cyber-QEE puisse améliorer de manière conditionnelle la détection d'intrusions basée sur XGBoost dans des scénarios spécifiques de données manquantes sévères, elle ne fournit pas de valeur prédictive indépendante et constante par rapport aux caractéristiques standards et affiche souvent des performances comparables à celles de contrôles permutés ou de bruit, suggérant que ses avantages sont méthodologiques plutôt qu'universellement généralisables.

Hussein Dedy2026-09-21
💻 informatique

History-First Reliability-Gated Fusion for Sampled-Peak System and GPU Memory Utilization Prediction in HPC Clusters

Cet article présente un cadre de fusion axé sur l'historique et régi par la fiabilité qui combine une mise en cache historique de scripts exacts avec un encodeur Qwen2.5-Coder adapté par LoRA afin d'améliorer significativement la précision de la prédiction de l'utilisation de la mémoire système et GPU dans les clusters HPC, tout en réduisant la charge computationnelle grâce à une inférence sélective.

Pan Chang, Xueru Chen, Guangchao Hu2026-09-21
💻 informatique

Deep Transfer Learning for Automated Cervical Cell-Type Classification in Pap-Smear Images: A Comparative and Explainable Study

Cette étude démontre qu'un modèle d'apprentissage par transfert profond basé sur ResNet50, amélioré par des techniques d'IA explicable telles que Grad-CAM, atteint une précision élevée (91,50 %) dans la classification de cinq types distincts de cellules cervicales à partir d'images de frottis de Pap, bien qu'il soit confronté à des défis spécifiques pour distinguer les classes Koilocytique et Métaplasique.

Prashansa D. Choksi, Vipul B. Bambhaniya, Chetan Shingadiya2026-09-21