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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Cette étude introduit BoneNet, un cadre d'apprentissage profond multimodal qui intègre une architecture de base YOLOv8m avec des blocs d'attention résiduelle dilatée et une fusion de données tabulaires pour parvenir à une détection automatisée, une gradation de la sévérité et une estimation de la profondeur explicable de la perte osseuse péri-implantaire, tout en identifiant de manière transparente les limitations de performance dans les cas graves.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27
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The Game Changer: The Role of Persuasive Socially Assistive Robots in the Sustained Engagement and Motivation of Older Adults in a Cognitive Activity

Cet article présente une étude longitudinale d'un mois démontrant que, bien que les comportements robotiques tant persuasifs qu'instructifs maintiennent l'engagement des personnes âgées dans des activités cognitives, un style d'interaction persuasif est plus efficace pour favoriser des réponses positives et une connexion émotionnelle, suggérant qu'une approche hybride pourrait le mieux soutenir la motivation à long terme.

Cristina Getson, Goldie Nejat2026-07-27
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Construction Method of Cyberspace Coordinate System Model Based on Topological Structure

Cet article propose un modèle de Système de Coordonnées Topologiques du Cyberespace (CTCS) et un cadre 3D correspondant qui utilisent des relations logiques, informationnelles et sociales pour visualiser et analyser efficacement des structures de réseaux complexes, surpassant les méthodes traditionnelles en intégrant divers types de données et en révélant les attributs des nœuds ainsi que les chemins de propagation.

kai qi, xiaofei hu, yang zhou, heng zhang, qingxiang li, shihao shi, shibo song2026-07-27
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Evaluating the human factor in cybersecurity threats (a Systematic Literature Review)

Cette revue systématique de la littérature synthétise les recherches de 2010 à 2026 pour démontrer que les incidents de cybersécurité découlent de l'interaction complexe de facteurs cognitifs, sociaux et organisationaux plutôt que d'erreurs humaines isolées, proposant finalement un cadre intégratif centré sur l'humain pour remédier à ces vulnérabilités.

Alaa Abuiteiwi, Santiago Escobar2026-07-27
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Contactless Interaction Systems: Empirical Implementation of Gesture Control in Digital Environments with OpenCV and PyAutoGUI

Cet article présente un cadre basé sur l'apprentissage profond utilisant TensorFlow et MediaPipe pour permettre la reconnaissance de gestes de la main sans contact et en temps réel pour diverses applications telles que le contrôle de médias, les jeux et l'accessibilité, offrant une alternative précise et rentable aux dispositifs de saisie traditionnels.

Aditi Kambe, Rushali Deshmukh2026-07-27
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Synthetic Legal Data Generation for Saudi Family Law Courts Using Multi-Role Simulation

Cet article propose un cadre de simulation multi-rôles utilisant des modèles de langage de grande taille et une validation par l'humain dans la boucle pour générer un ensemble de données synthétiques de haute qualité, vérifié par des experts, portant sur des cas de divorce du droit de la famille saoudien, surmontant ainsi efficacement la rareté des dossiers judiciaires réels causée par les contraintes de confidentialité.

Zarah Shibli, Areej Alhothali, Lulwah Alharigy2026-07-27
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Artificial Intelligence in Oral Squamous Cell Carcinoma Diagnosis: Exploring Deep Transfer Learning Strategies

Cette étude démontre que l'apprentissage par transfert profond, en particulier l'utilisation des modèles EfficientNetB7 et ResNet50 optimisés par l'augmentation de données et la validation croisée, permet d'obtenir une classification de haute précision des images histologiques de carcinome épidermoïde buccal, offrant ainsi une solution prometteuse pour améliorer la précision du diagnostic et remédier à la variabilité inter-pathologiste.

Soussan Irani, Alireza Fallahi, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou, Hamed Ghadimi2026-07-25
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Toward Understanding AI Adoption in the Global South: An Empirical Study of Creative Practitioners' Experiences in Iran

Cette étude empirique examine les expériences des praticiens de la création en Iran face à l'IA générative, révélant comment les contraintes géopolitiques et les limitations techniques façonnent leur adoption à travers des modèles mentaux de directeurs dominants, un travail compensatoire et l'émergence d'une « éthique populaire » ascendante pour naviguer les inégalités systémiques.

Farzaneh Hosseinian, Iman Sheikhansari2026-07-25
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Hardening vibe-coded web applications with an automated security-audit skill: a controlled comparison of two builds of the same app

Cet article démontre que l'intégration d'une compétence d'audit de sécurité automatisé dans le processus de « vibe coding » améliore considérablement la sécurité des applications web générées par IA, réduisant le risque non atténué de 99 % et éliminant toutes les vulnérabilités de haute sévérité lors d'une comparaison contrôlée de deux versions d'une démo d'e-commerce.

Piyush Omanwar2026-07-25