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💻 computer science

Topology-Preserving Anisotropic Adaptive Yarn-Level Cloth Simulation Using Direction-Aware Energy Evaluation

Cet article propose un cadre adaptatif, respectant la topologie et sensible à la direction, pour la simulation de tissus au niveau du fil, qui ajuste dynamiquement l'intensité du calcul des contraintes en fonction de la déformation locale et de l'activité de contact tout en employant un suréchantillonnage visuel pour maintenir des structures tissées de haute fidélité sans engendrer de coûts de calcul prohibitifs.

Jong-Hyun Kim2026-07-27
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Dual-Critic Uncertainty-Gated Reinforcement Learning for Vision-Dropout-Robust Image-Based Visual Servoing

L'article propose DCUG-PPO, un contrôleur d'apprentissage par renforcement à double critique qui ancre sa politique sur un repli basé sur un modèle via un mécanisme de porte à incertitude, atteignant une fiabilité nettement plus élevée et un contrôle plus fluide que le PPO à critique unique et les bases classiques dans l'asservissement visuel basé sur l'image lors de décrochages de caméra, tout en reconnaissant des limites dans la validation matérielle et les comparaisons algorithmiques plus larges.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan2026-07-27
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ESSIM: A Probabilistic Swarm Optimization Algorithm Based on Bayesian Statistical Inference and Uncertainty-Guided Search

Cet article introduit ESSIM, un nouvel algorithme d'optimisation par essaim probabiliste qui exploite l'inférence statistique bayésienne et l'incertitude des particules individuelles pour maintenir la diversité de l'essaim et éviter les minima locaux, surpassant ainsi le PSO classique sur des benchmarks multimodaux et des tâches d'optimisation d'hyperparamètres de régression par processus gaussiens malgré des temps de calcul plus longs.

Hacene Benkhoula, Kamel Eddine Hemsas, Saad Mekhilef2026-07-27✓ Author reviewed ⓘ
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Robust Video Steganography Against Recompression and Arbitrary Cropping via Dual-Layer PN Synchronization

Cet article propose une méthode de stéganographie vidéo robuste qui combine l'insertion MEC-AQIM dans le domaine DWT-SVD avec un mécanisme de synchronisation par pseudo-bruit à double couche pour récupérer efficacement les données secrètes de vidéos soumises à la fois à une recompression et à un recadrage arbitraire.

Yanzhe Zhang, Yingnan Zhang, Ling Wen, Hemin Yin, Min Shi2026-07-27
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A bio-inspired hybrid lifelong learning based on self-selective memristors

Cet article propose un système d'apprentissage continu hybride bio-inspiré qui co-conçoit un algorithme hybride drosophile-humain avec un matériel memristor auto-sélectif pour surmonter l'oubli catastrophique et les inefficacités énergétiques, atteignant des améliorations significatives de vitesse et d'énergie par rapport aux accélérateurs CMOS traditionnels.

Yishu Zhang, Xuemeng Fan, Guobin Zhang, Zhejia Zhang, Xinheng Mei, Zijian Wang, Wenjue Zhou, Daying Sun, Lei Deng, Mingk (…)2026-07-27
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Leakage-Controlled Machine Learning for European Cd, Hg, and Pb Emission Inventories

Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique auditable et à fuite contrôlée qui harmonise des données d'émissions européennes hétérogènes afin de prédire avec précision les mises à jour spatiales à court terme pour les inventaires de cadmium, de mercure et de plomb, atteignant des réductions d'erreur significatives par rapport aux références tout en définissant explicitement des limites opérationnelles pour le filtrage des anomalies et la hiérarchisation par les experts plutôt qu'une prévision sans restriction.

Tianyi Guan, Jennifer Uyen-Vi Nguyen2026-07-27
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A Biomedical Benchmark and Modular RAG Framework for Text2Cypher

Cet article présente bio2C, un benchmark conforme aux principes FAIR composé de 2 500 paires langage naturel-Cypher curatées, ainsi qu'un cadre de génération augmentée par la récupération modulaire qui améliore significativement la précision du Text2Cypher pour les graphes de connaissances biomédicaux en exploitant des exemples récupérés plutôt que le prompting basé sur le schéma.

Emanuele Cavalleri, Nada Bou Kanaan, Marco Mesiti2026-07-27
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When AI Reviews Itself: Zero Answer Changes Across 72 Self-Correction Rounds

Cette étude démontre que les modèles de langage de pointe font preuve d'une « auto-correction performative » en générant un discours critique étendu sans jamais réviser substantiellement leurs réponses initiales sur 72 cycles de révision itératifs, remettant ainsi en question l'efficacité des stratégies de correction basées sur le prompt pour améliorer la fiabilité de l'IA.

Abbas Hamidavi2026-07-27
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Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Cet article présente un cadre transparent et assisté par la recherche qui ancre les preuves numériques en langage naturel dans des schémas d'optimisation structurés, démontrant que si la recherche de schémas est hautement efficace, le principal goulot d'étranglement pour l'automatisation de l'instanciation de problèmes d'optimisation réside dans la tâche en aval consistant à faire correspondre avec précision les nombres extraits à leurs créneaux respectifs.

Soroush Vahidi2026-07-27