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💻 informatique

Adaptive Feature-Group Masking under Feature-Set Shift: A Reproducible Multi-Dataset Evaluation of When Simpler Corruption Wins

Cette évaluation reproductible sur plusieurs jeux de données démontre que le masquage adaptatif par groupe de caractéristiques ne surpasse pas de manière significative les politiques de corruption non adaptatives plus simples pour améliorer la robustesse contre le décalage de l'ensemble de caractéristiques, suggérant que les contrôles appariés et l'inférence au niveau du jeu de données sont plus critiques que les mécanismes d'adaptation complexes pour cette tâche.

Harmanan Gurvinder Kohli2026-09-15
💻 informatique

A Closed-Loop Data-Driven Framework for Value Stream Mapping and Future-State Design

Cet article propose un cadre en boucle fermée et axé sur les données qui intègre le processus de minage de processus, l'analyse de réseaux complexes, l'apprentissage automatique explicable et la simulation de jumeau numérique pour automatiser la cartographie de la chaîne de valeur et optimiser quantitativement les conceptions d'états futurs, démontrant des réductions significatives du temps de cycle, des en-cours et des défauts à travers des scénarios de fabrication réels.

Edwin Montes Orozco, Mariam Dopslaf, Roman Anselmo Mora-Gutiérrez, Sergio Gerardo de-los-Cobos-Silva, Eric Alfredo Rincó (…)2026-09-15
💻 informatique

Operator Learning for Robust Discovery of Fractional-Order Dynamical Systems from Noisy Data

Cet article propose un cadre robuste pour la découverte d'équations directrices de systèmes dynamiques d'ordre fractionnaire à partir de données bruitées en intégrant un Réseau d'Opérateur Profond (DeepONet) pour une estimation précise de la dérivée fractionnaire avec une identification parcimonieuse de la dynamique non linéaire (SINDy) d'ensemble pour la régression parcimonieuse, démontrant une précision et une généralisation supérieures par rapport aux méthodes classiques de différences finies et aux réseaux de neurones standards.

Yones Yousefpur Azar, Hossein Kheiri, Hamidreza Marasi2026-09-15
💻 informatique

A small validation budget reliably selects a compact text representation for e-commerce recommendation prediction

Cette étude démontre que l'utilisation d'un petit budget de validation pour sélectionner une représentation textuelle compacte (spécifiquement une combinaison de TF-IDF et de SVD) pour les tâches de recommandation dans le commerce électronique peut réduire les coûts de calcul jusqu'à 90 % tout en maintenant une performance de test comparable à une sélection à budget complet, à condition que le pool de candidats soit appropriément contraint.

Mujahid Shahid, Kwabena Owusu Agyemang, Oliver Konyo2026-09-15
💻 informatique

Every-successful-replay route admission changes first-token latency rankings in clinical question answering

Cette étude démontre que l'application d'exigences explicites d'admission de preuves dans le cadre du questionnement clinique modifie considérablement le classement des itinéraires et les mesures de latence tout en réduisant les erreurs de validité des preuves matérielles, soulignant ainsi la nécessité de règles d'admission standardisées dans les bancs d'essai de latence clinique.

Rui Li, Jason Zhao, Shuang Cao, Alexandre Duprey, Ruihua Liu2026-09-15
💻 informatique

Candidate Evidence Reranking and Risk-Aware Answer Selection in Multi-Hop Retrieval-Augmented Generation

Cet article propose un cadre à deux couches comprenant le reclassement des preuves candidates (CAPE) et la sélection de réponses sensible au risque (CTA/EBC) afin d'optimiser l'allocation des preuves et le choix de la réponse dans la génération augmentée par récupération multi-étapes, améliorant considérablement les scores de rappel et de F1 par rapport aux bases de référence existantes telles que SAG, RRF et le vote majoritaire.

Pingrong Lin, Haimin Xu, Junqin Yang2026-09-15
💻 informatique

Condence, Calibration, and Abstention in Small Open-Weight Language Models on Psychiatric Knowledge Questions: A Cross-Domain Replication

Cette étude pilote démontre que les petits modèles de langage à poids ouverts appliqués à des questions de connaissances psychiatriques présentent un mauvais étalonnage de la confiance, des classements de précision dépendants du domaine, et que le fait de les inciter à s'abstenir de répondre dégrade souvent plutôt qu'il n'améliore la performance lorsqu'ils sont évalués avec des statistiques appariées rigoureuses.

Kunal Dhanda2026-09-15
💻 informatique

Collective Epistemic Network Framework with Adaptive Field Control: Stability and Robustness in Adversarial Multi-Agent Systems

Cette étude introduit le Cadre de Réseau Épistémique Collectif (CENF), un modèle computationnel intégrant le contrôle de champ adaptatif et la plasticité de la confiance qui démontre des améliorations significatives de la précision et de la stabilité du consensus face aux attaques adverses dans des réseaux multi-agents synthétiques, tout en établissant des garanties de convergence formelles sous des conditions de conception spécifiques.

Ali Moslemi Tabrizi2026-09-15
💻 informatique

Accuracy and Deployability of Deep Neural Networks for Human Action Recognition: A Six-Axis Survey and Controlled Benchmark

Cet article présente une étude et un benchmark contrôlé en six axes démontrant que, bien que les réseaux de neurones profonds tels que R3D-18, R(2+1)D-18 et MC3-18 atteignent une précision élevée dans la reconnaissance d'actions humaines, le déploiement pratique nécessite de trouver un équilibre entre la performance de reconnaissance et l'efficacité computationnelle, la robustesse temporelle et les contraintes de ressources, plutôt que de se fier uniquement à la précision.

Nousheen Taj2026-09-15
💻 informatique

Label-Efficient Transfer Learning for Human Action Recognition Using Pretrained VideoMAE

Cette étude démontre qu'un encodeur VideoMAE pré-entraîné et gelé, combiné à un classificateur linéaire léger, permet une reconnaissance d'actions humaines hautement efficiente en termes d'étiquetage, atteignant des performances solides sur les benchmarks UCF101 et HMDB51 avec un minimum d'annotations tout en maintenant une optimisation stable et une utilisation constante des ressources de calcul.

Nousheen Taj2026-09-15