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💻 informatique

Frequency-Aware Mixture-of-Experts Framework for Named Entity Recognition with Adaptive Feedback Mechanism

Cet article propose TriAdaptNER, un cadre de mélange d'experts sensible à la fréquence qui exploite des experts spécialisés de haute et de basse fréquence, guidés par un sélecteur adaptatif et un mécanisme de rétroaction différentiable piloté par l'erreur, afin de traiter efficacement le déséquilibre des classes et d'améliorer les performances de reconnaissance pour les entités rares dans les tâches de reconnaissance d'entités nommées.

Jie Su, Yanli Chen, Wei Ke, Jinrong Mo, Hanzhou Wu, Zhicheng Dong2026-09-17
💻 informatique

An Energy-Efficient Traffic-Aware Dynamic Cluster Head Selection in EMAO-MTRUST for VANETs

Ce document propose MOTMER-VANET, un cadre multi-objectif pour les réseaux ad hoc véhiculaires qui intègre la prédiction de mobilité basée sur BiLSTM, la gestion de la confiance pilotée par l'apprentissage par renforcement et un algorithme d'optimisation hybride afin de sélectionner dynamiquement des chefs de grappe économes en énergie et d'assurer un routage sécurisé et fiable contre les attaques.

Parimala Garnepudi, M Vanitha2026-09-17
💻 informatique

G-Mamba: A Mechanism-Guided Graph State Space Network for Multi-Objective Prediction in Tyrosine Fermentation Process

Cet article propose G-Mamba, un réseau de prédiction multi-objectif à boîte grise qui intègre des connaissances mécanistes avec une architecture Mamba bidirectionnelle et des réseaux de neurones convolutifs sur graphes afin de réaliser une prévision en temps réel, efficace sur le plan computationnel et précise des concentrations de biomasse et de produits dans les processus de fermentation de la tyrosine en capturant efficacement à la fois la dynamique temporelle de longue séquence et les couplages spatiaux complexes.

Lihui Wang, Chunyuan Wang, Wenjing Li, Min Chen, Kun Han, Jianye Xia, Haixuan Sun, Zhenying Zhao2026-09-17
💻 informatique

Learning Adaptive Gated Fusion of Convolutional and Transformer Features for Generalizable Medical Image Classification

Cet article introduit DACANet, un réseau à double voie qui emploie un mécanisme de porte adaptatif appris pour équilibrer dynamiquement les caractéristiques convolutionnelles locales et les caractéristiques de transformer globales, atteignant ainsi une classification d'images médicales robuste et généralisable à travers divers domaines de diagnostic sans ajustement spécifique au jeu de données.

Palvi Gupta, Himani Tyagi, Nidhi Gupta2026-09-17
💻 informatique

Clinical trial success prediction from open registry text using classical machine learning

Cette étude démontre que les modèles d'apprentissage automatique classiques, particulièrement les forêts aléatoires, peuvent prédire efficacement le succès des essais cliniques en utilisant uniquement le texte des registres ouverts de ClinicalTrials.gov, atteignant une performance modérée à forte à travers différentes phases et indications tout en atténuant la fuite de données grâce à un prétraitement rigoureux.

MICHAEL DOANE2026-09-17
💻 informatique

Evaluating Clinical Symptom Extraction and Reasoning in Local Large Language Models: A Proof-of-Concept Study of Symptom-Specific Performance in Cardiology

Cette étude de preuve de concept évalue des modèles de langage de grande taille déployés localement (Gemma3 et Qwen3.5) sur des comptes rendus d'hospitalisation en cardiologie en japonais, révélant que bien que l'exactitude globale de l'extraction des symptômes soit élevée, la performance varie selon le symptôme spécifique et que les modèles infèrent souvent des conditions telles que les palpitations ou la fatigabilité à partir de constatations cliniques objectives plutôt que de plaintes explicites du patient.

Shun Kitamura, Eisuke Amiya, Yoshihiro Izawa, Risa Kishikawa, Takenobu Shimada, Junichi Ishida, Satoshi Kodera, Norihiko (…)2026-09-17
💻 informatique

Same Dangerous Objective, Opposite Advice: Direct Exposure versus Multi-Agent Mediation

Ce document introduit une architecture de médiation sans état de type Id–Censeur–Surmoi et le benchmark PathAudit pour démontrer comment les pipelines multi-agents peuvent contourner les filtres de sécurité en transformant des objectifs dangereux en réécritures admissibles, permettant ainsi à des agents en aval de propager des buts malveillants dissimulés qui demeurent indétectables via les enregistrements locaux des points de terminaison.

Linjun Li2026-09-17
💻 informatique

Enhanced aero-engine blade defect detection network: MESFR-DETR with multi-scale edge selection and feature reconstruction

Cet article propose MESFR-DETR, un réseau de transformateur de détection en temps réel amélioré, doté de modules de sélection de contours multi-échelles et de reconstruction de caractéristiques pour traiter efficacement les défis liés à la détection de défauts de petite taille et à faible signature caractéristique dans les aubes de turboréacteurs, atteignant une précision et une efficacité supérieures sur des ensembles de données synthétiques et réels.

Debao Wei, Yangtao Yue, Aiqiang Lei, Dejun Zhang, Liyan Qiao2026-09-17
💻 informatique

Demographic shortcuts as marker-free backdoors: silent subgroup underdiagnosis that only operating-point audits detect

Cet article démontre que les modèles d'imagerie médicale peuvent être compromis silencieusement par des raccourcis démographiques, où l'inversion des étiquettes pour un sous-groupe spécifique crée une porte dérobée sans marqueur qui échappe aux détecteurs standards et nuit aux patients non répertoriés, nécessissant des audits de faux négatifs par sous-groupe basés sur des seuils pour une détection efficace.

Saptarshi Purkayastha, Parvati Naliyatthaliyazchayil, Judy W. Gichoya2026-09-17
💻 informatique

Deadline-Aware Hardening of Real-Time Object Detection Against Candidate-Inflation Latency Attacks

Cet article propose un mécanisme sans réentraînement et sélectionnable au déploiement qui plafonne le nombre de candidats entrant dans la suppression des non-maxima à une limite calibrée sur l'échéance, atténuant ainsi les attaques par latence d'inflation de candidats et garantissant l'intégrité de l'échéance en temps réel à travers diverses architectures de matériel et de détecteurs, tout en révélant que la seule limitation de la suppression est nécessaire mais insuffisante en raison d'un surcoût de décodage significatif.

Salah Gontara, Selem Trabelsi, Khaled Ben Khalifa2026-09-17