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💻 informatique

A Multimodal Deep Learning Approach for Robust Structural Health Monitoring of Bridges Using Sensor and Visual Data Fusion

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond multimodal robuste qui fusionne la détection visuelle de fissures basée sur les CNN avec des données de séries temporelles de capteurs traitées par LSTM afin de surmonter les limites de généralisation des approches à modalité unique, atteignant une précision globale de 94 % et un rappel amélioré pour la surveillance durable de la santé des ponts dans les villes intelligentes.

Muhammad Hasham Kashif2026-09-10
💻 informatique

Ctrl+You: A Smart Adaptive Accessibility Interface

Cet article présente « Ctrl+You », une interface d'accessibilité adaptative et basée sur le cloud qui unifie les outils d'assistance à travers les plateformes web, bureau et mobile via un profil utilisateur unique, démontrant, à travers une évaluation de terrain de deux semaines au centre de handicap UMED de Mumbai, que cette approche réduit considérablement les erreurs de saisie de données et l'intervention des soignants pour les personnes présentant diverses formes de handicap.

Snowy Fernandes, Angela Dsouza, Steve Anthony, Sangeeta Parshionikar2026-09-09
💻 informatique

Zero-Shot Low-Light Image Enhancement via HMC-Based Diffusion Posterior Refinement with Phase Constraints

Cet article propose un cadre d'amélioration d'images en faible luminosité en mode zero-shot qui exploite un modèle de diffusion pré-entraîné comme a priori et affine ses prédictions via l'échantillonnage de Monte Carlo hamiltonien sous des contraintes de phase de Fourier afin de supprimer efficacement le bruit, de préserver les détails structurels et d'assurer la cohérence des mesures sans entraînement supplémentaire.

Jiahua Liu, Yang Zheng, Ji Li, Zhaoqiang Liu2026-09-09
💻 informatique

Isolated Sign Language Recognition in Low-Resolution Videos via Privileged Knowledge Distillation

Cet article propose un cadre de distillation de connaissances privilégiées (PKD-ISLR) qui améliore la reconnaissance de la langue des signes isolée dans les vidéos à basse résolution en transférant les connaissances discriminantes d'un modèle enseignant multimodal à haute résolution vers un étudiant à basse résolution, surpassant ainsi les bases de référence existantes sur les bancs d'essai WLASL et ASLCitizen.

Zeynep Gokce Aker, Yunus Can Bilge, Nazli Ikizler-Cinbis, Pinar Duygulu2026-09-09
💻 informatique

MDRC: Mechanism-Decoupled Retrieval-Guided Conditional Recovery for Incomplete Multimodal Emotion Recognition

Cet article propose MDRC, un cadre de récupération conditionnelle guidée par la recherche et découplé au niveau du mécanisme, qui traite la reconnaissance d'émotions multimodale incomplète en modélisant les sémantiques partagées-privées et en exploitant les preuves de recherche via un guidage de priorité contrôlé et un raffinement résiduel borné pour améliorer la robustesse face aux modalités manquantes.

Qianxi Zhang, Shengcai Wang, Nengchao Wu, Junjie Bao, Xinyu Yang, Na Cui, Rangxiang Zhao, Qing Tao, Li Liu2026-09-09
💻 informatique

A Dynamic PAD-Driven SATrans Framework for Depression Severity Classification using Multimodal Physiological Signals

Cet article propose SATrans, un nouveau cadre temporel basé sur l'attention qui exploite des signaux physiologiques multimodaux et un étiquetage dynamique piloté par le PAD pour parvenir à une classification en temps réel hautement précise, robuste et évolutive de la sévérité de la dépression à travers diverses résolutions temporelles.

Avinash Dasari Hethu, Shamila Ebenezer A, MSP Subathra, George S Thomas, P. William, Elviz Ismayilov, Smita Nirkhi2026-09-09
💻 informatique

A density-adaptive spatiotemporal interaction network with Motif Matrix for premature contraction detection

Ce document propose un nouveau modèle de densité adaptative basé sur la matrice de motifs (NDAMM) qui exploite la fusion de caractéristiques spatiales multi-échelles et le regroupement temporel pyramidal dilaté pour parvenir à une détection automatisée, précise, interprétable et efficace des contractions auriculaires et ventriculaires prématurées, surpassant les méthodes existantes sur les bases de données publiques.

Jibin Wang, Bo Shi, Huixiang Wen, Haoyi Wang2026-09-09
💻 informatique

A Lightweight Calibration-Selection Policy After a Probe Fit for Selective Classification on OpenML Tabular Tasks

Cet article propose et évalue une politique légère, basée sur des sondes, pour la classification sélective sur des tâches tabulaires OpenML qui choisit dynamiquement entre les prédictions brutes, la mise à l'échelle par température et le calibrage de Dirichlet, démontrant qu'une telle sélection conditionnelle améliore à la fois la précision des probabilités et la qualité de l'abstention par rapport à un calibrage universel ou à l'absence de calibrage.

Haolun Tang, Jingyi Zhan, Yan Feng, Zhipeng Chen2026-09-09
💻 informatique

Āyurpadaviśleṣikā: A Digital Knowledge System for Ayurvedic Lexicography and Pharmacology

Āyurpadaviśleṣikā est une plateforme numérique assistée par l'IA qui organise plus de 4 000 entrées médicinales issues de textes sanskrits classiques en utilisant le cadre ayurvédique à cinq piliers afin de remédier à la fragmentation des connaissances et d'améliorer l'accessibilité pour divers utilisateurs grâce au traitement du langage naturel, à la vision par ordinateur et à la curation experte.

Siva Panuganti2026-09-09
💻 informatique

Legislative Vote Outcome Prediction Using Temporal Approval Patterns

Cet article propose une approche d'apprentissage automatique interprétable, basée sur les caractéristiques, utilisant l'historique législatif temporel et structurel, qui surpasse de manière significative les références existantes pour prédire les résultats d'approbation au niveau des propositions à la Chambre des députés du Brésil, offrant ainsi des outils pratiques pour un suivi législatif et une transparence accrus.

Pedro N. F. da Silva, Dimas Cassimiro Nascimento, Bruno Nogueira, Tiago Brasileiro Araújo, Kostas Stefanidis2026-09-09