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A Multimodal Mathematical and Computational Framework for Personalized Medication-Adherence and Cognitive-Risk Modeling in Alzheimer's Disease

Ce document de travail propose et valide un cadre mathématique et computationnel à sept couches pour la modélisation personnalisée de l'observance thérapeutique et du risque cognitif liés à la maladie d'Alzheimer, démontrant, à travers une cohorte synthétique, que les modèles d'apprentissage automatique temporels et conditionnés par le participant surpassent de manière significative les références au niveau de la population pour prédire les difficultés d'observance.

Fareda Arafat2026-09-20

💻 informatique

Proof-Carrying Optimality for Finite Identification under Bounded Adversarial Answer Errors

Cet article introduit un cadre de certification pour l'apprentissage exact fini sous des erreurs adverses bornées, utilisant des témoins d'isolement et des certificats portables pour prouver des complexités de requête optimales et démontrer des améliorations significatives de la couverture et de l'efficacité par rapport aux stratégies non adaptatives.

Vikram Lex2026-09-20

💻 informatique

Exact softmax sampling from residual quantum overlaps

Cet article présente une méthode d'échantillonnage softmax exacte pour les recouvrements quantiques résiduels qui utilise des projections classiques imbriquées et un couplage de première proposition afin de réduire significativement le coût attendu en tirages et la variance, comme démontré sur des lignes d'attention de modèles pré-entraînés, bien qu'il n'établisse pas d'accélération matérielle.

Vikram Lex2026-09-20

💻 informatique

Spatial Basis Model

Cet article propose un modèle de base spatiale hiérarchique qui projette les entrées vers des nœuds vectoriels de haute dimension et propage l'information via une héritage basé sur la similitude cosinus et une mise à l'échelle linéaire, offrant une alternative efficace sur le plan computationnel aux MLP pour les scénarios présentant des structures spatiales marquées ou des besoins de discrimination de haute dimension.

Jia Fujie2026-09-20

💻 informatique

IPEK: Intelligent Priority-Aware Event-Based Trust with Asymmetric Knowledge for Resilient Vehicular Ad-Hoc Networks

Cet article propose IPEK, un cadre de gestion de la confiance intelligent pour les réseaux ad hoc véhiculaires qui exploite la connaissance asymétrique, la sensibilisation à la sévérité des événements et la fusion basée sur la DST de Yager pour détecter efficacement les attaquants stratégiques qui exploitent les modèles de confiance homogènes, atteignant ainsi un rappel nettement plus élevé et des taux de faux positifs plus faibles que les schémas centralisés existants.

İpek Abasıkeleş-Turgut2026-09-19

💻 informatique

Beyond direct AI exposure: Measuring network-mediated labor risk through multilayer occupational networks

Cet article introduit un Réseau Occupationnel Multicouche (MONET) et un Réseau de Neurones Graphiques Sensible aux Relations (RAM-GNN) afin d'identifier les risques liés au travail au-delà de l'exposition directe à l'IA en analysant les associations structurelles au sein des voisinages professionnels, offrant ainsi un outil de filtrage politique qui équilibre la précision de la détection avec la vulnérabilité socio-économique tout en mettant en garde contre une application erronée au niveau individuel.

Soyoung Park, Junghyun Oh, Minkyung Song, Jin-woo Lee, Jincheul Jang, Sungsu Lim2026-09-19

💻 informatique

Development and Evaluation of Target-Specific Machine-Learning Scoring Functions for Monoamine Oxidase B

Cette étude démontre que, bien que les fonctions de score d'apprentissage automatique spécifiques à la cible pour la MAO-B, en particulier les modèles de régression ajustés avec des caractéristiques combinées, surpassent de manière significative les fonctions de score génériques sur des ensembles de tests indépendants, leur performance de reconnaissance précoce est fortement influencée par la similitude structurelle avec les actifs connus, soulignant le besoin critique de conception de benchmarks rigoureux et de validation prospective pour assurer la généralisation à un nouvel espace chimique.

Sherif Adel Arafa Elsabbagh2026-09-19

💻 informatique

Dissecting ADDQN: An Ablation Study for Deadline-Aware Task Scheduling in Fog Computing

Cet article présente une étude d'ablation systématique démontrant que la performance supérieure de l'Attention-Enhanced Double Deep Q-Network (ADDQN) pour l'ordonnancement de tâches tenant compte des échéances dans l'informatique en essaim repose de manière critique sur l'interaction synergique de ses composants, le façonnage de la récompense et la fusion à double voie étant identifiés comme les contributeurs les plus significatifs à un ordonnancement robuste.

Nagwa Elmobark, Sara Elhishi, Alshaimaa M. Mohammed2026-09-19

💻 informatique

Differentially and Integrally Attentive Convolutional-Based Real-Time Photoplethysmographic Signal Quality Classification

Cet article propose un cadre de travail en temps réel basé sur des réseaux de neurones convolutifs, enrichi par des mécanismes d'attention différentielle et intégrale, pour classifier de manière robuste la qualité des signaux photopléthysmographiques à travers divers dispositifs portables, atteignant une précision et des scores F1 élevés tout en équilibrant la taille du modèle et la performance.

Rafael Lima, Italo Sandoval, Arthur Valencio, Maíssa Maniezzo, Pedro Garcia2026-09-18

💻 informatique

The Imposed and Emergent Pieces of Convolution Under an Energy Budget

Cet article utilise une recherche évolutionnaire sous un budget énergétique pour décomposer les réseaux de neurones convolutifs en priors imposés et structures émergentes, révélant que la connectivité parcimonieuse et le partage de poids surgissent naturellement, tandis que les filtres compacts nécessitent des mécanismes de mutation spécifiques et que la composition sur l'axe des canaux se heurte à un mur de capacité sans supervision.

Vasili Gavrilov2026-09-18

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