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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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Real-Time Acoustic Keylogging: A Convolutional Neural Network Based Approach

Cet article présente un nouveau système de saisie de frappe acoustique en temps réel qui utilise un réseau de neurones convolutifs entraîné sur des spectrogrammes log-mel pour parvenir à une inférence de frappe de haute précision avec une faible latence (0,35 seconde) et une performance robuste, même dans des conditions de données d'entraînement limitées.

Joshua Edgley, Aikaterini Kanta, Athanasios Paraskelidis2026-09-18
💻 informatique

Cross-Age Real-Time Kannada Sign Language Recognition using Curvilinear Geometric Features and CNN-LSTM Models

Cette étude introduit un cadre robuste et en temps réel pour la reconnaissance de la langue des signes kannada inter-âges qui intègre l'extraction de caractéristiques géométriques curvilignes à une architecture hybride CNN-LSTM, atteignant une précision de 94,6 % sur un nouvel ensemble de données de 5 000 échantillons annotés afin de faciliter la traduction efficace de la langue des signes en texte pour la communication assistée.

Ramesh M. Kagalkar, Bahubali Shiragapur, Praveen B M2026-09-18
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MAT-3: A Bounded Averaged-Projection Operator for Pre-Inference Cognitive-Affective Guidance

Ce document introduit MAT-3, un opérateur de pré-inférence borné et non expansif qui guide le comportement affectif des modèles de langage par des projections moyennées sur un ensemble affine défini localement par la covariance, tout en incorporant des mécanismes de sécurité pour une abstention sélective, bien que son efficacité pratique sur les modèles de langage en aval reste à valider empiriquement.

Tiago Aguioncio Vieira2026-09-18✓ Author reviewed ⓘ
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A Dynamic Adaptive Fusion Transformer for Zero-Inflated Intermittent Spare Parts Demand Forecasting

Cet article propose un Transformeur de Fusion Adaptative Dynamique (DAF-Transformer) qui décompose la prévision de la demande de pièces de rechange intermittentes et à inflation de zéros en une probabilité d'occurrence et une estimation de taille conditionnelle, utilisant un mécanisme de fusion adaptative dynamique pour réduire considérablement les erreurs de prévision et supprimer les prédictions positives fallacieuses pendant les périodes de demande nulle.

Weiqi Chen, Yujiao Wen, Bin Ni, XuFeng Wang, Hongya Zhou, XiaoLin Liu2026-09-18