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💻 informatique

Toward scenario-compatible explainable student-risk prediction: a cross-dataset framework with evidence-grounded LLM feedback

Cet article propose un cadre trans-ensemble de données qui intègre des attributions SHAP filtrées par preuves à des retours de LLM fondés sur la pédagogie afin de générer des explications exploitables et compatibles avec les scénarios pour la prédiction du risque chez les étudiants à travers divers contextes éducatifs, démontrant une conformité et une robustesse améliorées grâce à une validation sur des ensembles de données transversaux et longitudinaux.

Bingxin Jiao, Hui Yu, Yihong Liu, Qianwen Li, Lili Wu2026-09-09
💻 informatique

EEG-LM: A Foundation Model for EEG-Based Emotion Recognition via Diffusion-Augmented Cross-Modal Alignment with Large Language Models

L'article présente EEG-LM, un modèle de fondation qui fait le pont entre les signaux cérébraux et le langage naturel en alignant les représentations EEG avec les plongements de modèles de langage de grande taille grâce à un apprentissage contrastif augmenté par diffusion, atteignant ainsi des performances de pointe, une forte généralisation et une reconnaissance des émotions interprétable sur plusieurs jeux de données.

Praveen Goyal, Shyam Maheshwari, Pankaj Pandey2026-09-09
💻 informatique

E-GCNet Framework for Cognitive Detection with Selective Features

Cet article propose E-GCNet, un cadre d'apprentissage profond hybride qui intègre une normalisation vectorielle adaptative Min-Max, un algorithme de sélection de caractéristiques « Improved Weighted Wrapper-Filter », et un ensemble de vote majoritaire composé d'un GoogleNet amélioré et de réseaux de capsules afin d'atteindre une détection de l'état cognitif hautement précise et fiable avec une précision de 97,4 %.

Sunita Patil, Swetta Kukreja, Madugundu Neelakantappa, Y. Ramadevi, Maganti Syamala, Bibhuprasad Sahu, Mukesh Kumar Trip (…)2026-09-09
💻 informatique

A Systematic Review of Deep Learning Algorithms for the Early Detection of Chronic Disease

Cette revue systématique, menée conformément aux directives PRISMA 2020, évalue le potentiel de divers algorithmes d'apprentissage profond pour la détection précoce des maladies chroniques tout en soulignant les limites actuelles telles que la rareté des données et l'interprétabilité, et propose des orientations futures pour développer des systèmes de diagnostic plus fiables et cliniquement bénéfiques.

Zia Ul Hassan Chowdhury, Sagar Mohajan, Mohammad Shamsul Arefin2026-09-09
💻 informatique

A Configurable LLM System for Automated Data Extraction in Meta-Analysis Using a Minimal Atomic Unit Framework

Cette étude présente un système de LLM configurable utilisant un cadre d'Unité Atomique Minimale (MAU) qui parvient à une extraction de données de haute précision et traçable par la source pour les méta-analyses, surpassant de manière significative les approches non décomposées tout en maintenant un taux d'hallucination négligeable à travers divers domaines cliniques.

Yijia Yin, Haoxin Feng, Mengqi Shao, Yujia Pan, Chuyu Zhao, Chenxin Zhu, You Wan, Tiejun Tong, Xiaoyu Tang2026-09-09
💻 informatique

Auditing and mitigating high-confidence false relation edges in LLM-assisted scientometric extraction

Cet article propose et évalue un cadre d'audit et de mitigation basé sur la perturbation qui démontre comment le bruit d'entité augmente les risques de fausses relations à haute confiance dans les graphes scientométriques générés par les LLM, révélant que les stratégies d'abstention fondées sur l'entité et la preuve surpassent efficacement le simple filtrage par confiance pour préserver l'intégrité du graphe.

Ce Yin, yunqiu zhang2026-09-09
💻 informatique

WSL-Det: A Wave-Attention and Strip-Localization Detector for Real-Time Strip Defect Detection

WSL-Det est un détecteur d'objets en temps réel basé sur l'architecture Vajra qui intègre une attention ondulatoire pour une interaction globale sensible à la fréquence et des convolutions de bandes orthogonales séquentielles pour une localisation anisotrope, atteignant une précision et une vitesse de pointe sur des ensembles de données de défauts de bandes industriels tels que le cuir et NEU-DET.

Pan Li, Pengchong Han2026-09-09
💻 informatique

Predicting Medication Adherence Among Chronic Disease Patients in Ghana Using Explainable Machine Learning: A Retrospective EMR-Based Study

Cette étude a développé et validé un cadre d'apprentissage automatique explicable et sensible au contexte utilisant des données de dossiers médicaux électroniques provenant d'un hôpital ghanéen, qui prédit avec succès l'observance thérapeutique chez les patients atteints de maladies chroniques avec une grande précision (89,5 %) et a identifié un ensemble de caractéristiques compact et économe en ressources, adapté au déploiement dans des systèmes de santé à ressources limitées.

Afriyie Karikari Bempah¹, Enimil Kweku Boateng¹, Francis Arku¹, Samuel Bonsu–Duah¹2026-09-09
💻 informatique

Chest2Vec: A multipurpose text encoder conditioned by instructions for chest radiograph and computed tomography reports

L'article présente Chest2Vec, un encodeur de texte polyvalent et conditionné par instructions, disponible en tailles de 0,6 milliard et 4 milliards de paramètres, qui traite efficacement les radiographies thoraciques et les rapports de scanner pour des tâches telles que la recherche, la classification et la supervision image-texte, démontrant une performance supérieure sur les rapports de scanner par rapport aux modèles existants.

Hanbin Ko, Rong Yang, Dongheon Lee, Chang Min Park2026-09-09