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💻 informatique

Artificial Intelligence and Spirituality: A Systematic Scoping Review of Human-AI Engagement

Cette revue systématique de la portée portant sur 19 études publiées entre fin 2022 et 2026 révèle que l'IA conversationnelle est de plus en plus utilisée à des fins spirituelles et existentielles diverses, servant de source unique d'autorité, de confidence émotionnelle et de facilitation de rituels, tout en soulevant simultanément des préoccupations éthiques non résolues concernant les biais, la confidentialité et la nature de l'authenticité spirituelle.

Anna Burcombe, Patricia Carlisle, Paul Best2026-09-21
💻 informatique

Personalized Federated Learning Under Severe Statistical Heterogeneity: A Multi-Dataset Analysis of Accuracy, Tail Performance, and Client Fairness

Cet article introduit un cadre d'évaluation multi-jeux de données rigoureux et centré sur le client qui analyse l'apprentissage fédéré personnalisé sous une hétérogénéité statistique sévère en évaluant conjointement la précision globale, la performance de la queue inférieure et les métriques d'équité afin de déterminer si la personnalisation bénéficie réellement aux clients les plus mal servis.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-21
💻 informatique

CONFLUENCE: Does Cross-Scale Graph Attention Help Watershed Vegetation Forecasting?

Cet article remet en question l'hypothèse selon laquelle les réseaux de neurones sur graphes améliorent la prévision de la végétation des zones humides en démontrant que, dans le cas d'étude du fleuve Potomac, l'attention de graphe multi-échelle et même les topologies dérivées de la physique sont souvent moins performantes que des modèles de base simples ou des connexions aléatoires, soulignant ainsi la nécessité critique de contrôles rigoureux à capacité équivalente pour éviter les faux positifs dans la modélisation écologique.

Andrew Ma2026-09-21
💻 informatique

Auditing Level-Capacity Ablations in Single-Stage Object Detectors: A Decoupling Patch, a Fixed-Calibre Repair, and the Limits of Budget-Mismatch Ratios

Cet article démontre que le Ratio de Décalage du Budget de Niveau (LBMR), une métrique proposée pour guider la réallocation de capacité dans les détecteurs d'objets à une seule étape, échoue en tant qu'outil d'optimisation exploitable en raison de réponses de précision non linéaires, de dépendances architecturales couplées et de résultats dominés par le Pareto, montrant finalement qu'un correctif de découplage et une réparation de calibre fixe n'offrent aucun bénéfice mesurable par rapport aux configurations par défaut.

Pinchao Huang, Xingying Cai2026-09-21
💻 informatique

OTNT: Dual-Condition Ephemeral WireGuard Tunnel with Self-Destructing Lifecycle

Cet article présente OTNT, un schéma de tunnel WireGuard autodestructible qui renforce la sécurité en terminant automatiquement les connexions lorsqu'un seuil de temps ou de volume de données est atteint, tout en maintenant une faible surcharge et en assurant une gestion d'interface robuste grâce à l'allocation dynamique et à la récupération après sinistre.

Samuvel A, Soniya S, Vishrudh N, Santhosh M, Lokesh J2026-09-21
💻 informatique

A Fractional Differential Equation Model for Energy-Aware Trust-Based Security in Mobile-Agent Wireless Sensor Networks

Cet article propose un modèle d'équation différentielle fractionnaire de Caputo qui couple l'énergie résiduelle, la confiance et la probabilité de compromission pour analyser comment le paramètre de mémoire de l'ordre fractionnaire influence l'arbitrage entre la réactivité sécuritaire et la conservation de l'énergie dans les réseaux de capteurs sans fil à agents mobiles, démontrant que si la fractionalisation modifie la dynamique transitoire lors d'attaques par rafales, elle n'améliore pas intrinsèquement la sécurité.

Taylan Demi̇r, Shkelqim Hajrulla, Loubna Ali2026-09-21
💻 informatique

Extended Reasoning Mode Improves Large Language Model Accuracy on the Orthopaedic In-Training Examination: A Paired Within-Model Comparison

Cette étude démontre que l'utilisation de l'inférence par raisonnement étendu améliore significativement la précision de GPT-5 sur les questions de l'examen d'entraînement en orthopédie par rapport au mode standard, bien que la persistance d'erreurs de confiance suggère que ces modèles devraient servir d'adjuncts supervisés plutôt que de ressources d'étude primaires pour les résidents.

Claire A. Donnelley, Stephanie Kaszuba, Peter Noback, Xuan Luo2026-09-20
💻 informatique

Fine-Tuned Foundation Models for Multi-Category Segmentation and Triplet Recognition in Gastric Cancer Surgery

Cette étude présente une approche de modèle de fondation affiné qui exploite un nouvel ensemble de données de 2 909 images annotées pour parvenir à une segmentation sémantique de haute précision des instruments chirurgicaux et de l'anatomie, ainsi qu'à une reconnaissance robuste des triplets d'actions chirurgicales, faisant ainsi progresser le guidage peropératoire et l'évaluation automatisée des compétences dans la chirurgie du cancer gastrique.

Xiaopeng Wang, Youdong Liu, Yi Wang, Rongyu Ma, Jie Chen, Jingzhe Qian, Zikai Wang, Yuanyuan Lin, Jiansen Song, Keyuan H (…)2026-09-20
💻 informatique

Deep Learning for Automated Tic Detection and Prediction in Tourette Syndrome Using Electromyography and Video

Cette étude démontre que, bien que la dynamique des signaux à court terme soit cruciale pour prédire les tics dans le syndrome de Tourette, des fenêtres temporelles plus longues de 5 secondes combinées à des réseaux de neurones convolutifs (CNN) temporels améliorent significativement la détection des tics moteurs à partir de données EMG, soulignant la nécessité d'une intégration multimodale et d'une modélisation spécifique au patient dans les recherches futures.

Grace Lowor, Jiaqing Zhang, Julieth Gomez, Jackson Cagle, Christopher R. Butson, Kelly Foote, Michael S. Okun, Parisa Ra (…)2026-09-20
💻 informatique

Cross-center sex estimation from patellar CT: multi-feature transformer fusion of morphometry, radiomics, and deep features

Cette étude présente un cadre de fusion Transformer multi-caractéristiques robuste qui intègre la morphométrie patellaire, la radiomique et les caractéristiques d'apprentissage profond issues de scanners CT afin d'obtenir une estimation du sexe hautement précise et généralisable, surpassant les modèles à caractéristique unique ainsi que les experts médico-légaux tout en réduisant considérablement le temps de traitement.

Tao Liu, Xiurong Li, Haihua Bao, Zhanjin Wang, Zhiyao Yu, Zhan Wang, Haiyan Wang2026-09-20