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💻 informatique

Perceived Quality of Siloed Versus Time-Synchronized Data Architectures for AI-Based Digital Mental Health: A Within-Subjects Scenario Study

Une étude de scénario intra-sujets menée auprès d'adultes américains a révélé que les utilisateurs perçoivent plus favorablement les architectures de données intégrées et synchronisées dans le temps pour les systèmes de santé mentale numérique basés sur l'IA que les cadres traditionnels cloisonnés en ce qui concerne la qualité du système, la qualité de l'information et les bénéfices nets, bien que ces modestes avantages perceptuels justifient une validation supplémentaire par des tests de prototypes fonctionnels.

Saranya Vaithilingam2026-09-09
💻 informatique

A Novel Approach for Conducting Asynchronous Federated Learning with Blockchain Integration

Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage fédéré vertical asynchrone intégré à la technologie blockchain afin de surmonter les limites de l'entraînement synchrone et de la coordination centralisée, améliorant ainsi l'efficacité, la sécurité et l'engagement des participants grâce au consensus décentralisé, à l'évaluation transparente des modèles et aux mécanismes d'incitation basés sur des contrats intelligents.

Sung-Jung Hsiao2026-09-09
💻 informatique

Topological Resonance-Based Deterministic Computing Architecture: From Virtual QPU to Reversible Thermodynamic Optimization

Ce document propose une nouvelle architecture de calcul déterministe sans état qui intègre la théorie de la résonance topologique algorithmique, une unité de traitement virtuelle d'un million de qubits et une logique thermodynamique réversible afin de surmonter le mur de la mémoire, les limites de Shannon et la barrière thermodynamique de Landauer tout en garantissant la sécurité matérielle et la permanence numérique à long terme.

Min Ho Jung2026-09-09
💻 informatique

How Reliable and Explainable Are Machine Learning Models for Dementia Detection? A Leakage-Aware Evaluation

Cette étude démontre que si les modèles d'apprentissage automatique peuvent atteindre une haute performance de détection de la démence sur l'ensemble de données OASIS-2 lorsqu'ils sont rigoureusement évalués par une validation croisée au niveau des participants pour prévenir la fuite de données, leur dépendance apparente aux caractéristiques de l'IRM est incohérente et souvent éclipsée par le Mini-Mental State Examination (MMSE), soulignant le besoin critique de validation indépendante pour garantir l'explicabilité clinique et la généralisabilité.

Md. Hasibur Rahman, Md Jamil Hasan, Md. Sajjad Hossain, Md Sultanul Islam Ovi2026-09-09
💻 informatique

Intensity and Landmark Based Registration Under Stain Normalization: A Comparative Study on Differently Stained Histopathology Images

Cette étude démontre qu'une technique de recalage robuste basée sur des points de repère utilisant l'interpolation par fonctions de base de type spline (thin-plate spline) surpasse les méthodes basées sur l'intensité telles qu'Elastix et ANTs pour l'alignement d'images d'histopathologie présentant des colorations variables, particulièrement lorsqu'elle est combinée à une normalisation de coloration basée sur l'apprentissage profond, malgré le défi persistant que représente l'annotation précise des points de repère.

Muhammad Talha Ali, Anja Keskinarkaus, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-09-09
💻 informatique

Precision, Physics, and Confabulation: Softmax Temperature as an Analog of Dopaminergic Precision-Weighting in LLM Hallucination

Cette étude pilote propose une analogie mathématique formelle entre la pondération de la précision médiée par la dopamine en psychiatrie computationnelle et la température softmax dans les LLM, constatant que si l'abaissement de la température augmente la confiance des hallucinations (réduisant l'usage de nuances) dans des conditions non ancrées sans affecter la précision ancrée, les résultats demeurent statistiquement insuffisants pour confirmer définitivement le lien théorique.

Kunal Dhanda2026-09-09
💻 informatique

MUSiNET: A Complex Network Model to Explore  Underlying Relationship among  Musics

Cet article présente MUSiNET, un nouveau modèle de réseau complexe qui intègre des caractéristiques musicales intrinsèques et extrinsèques pour cartographier les relations globales entre les chansons, révélant des perspectives structurelles sur l'intégration culturelle et la dynamique de popularité qui offrent une alternative robuste et fondée sur les données à la classification musicale traditionnelle pour des applications telles que la recommandation et la découverte.

Avijit Gayen, Avik Mondal, Praswasti Sharma, Angshuman Jana2026-09-09
💻 informatique

MASS-ScanDMM: A Panoramic Image Scanpath Prediction Method Integrating Multiple Attention Mechanisms and Spherical Semantic Enhancement

Cet article propose MASS-ScanDMM, une méthode de prédiction de scanpath d'images panoramiques qui intègre des mécanismes de Perception de Scène par Attention Multiple (MASP) et de Perception d'Amélioration de l'Information Sphérique (SIEP) pour atteindre une précision et une généralisation supérieures sur plusieurs jeux de données.

Jianwei Li, Yuxin Chen, Hongjue Chen, Sixi Chen2026-09-09
💻 informatique

Bias Detection and Mitigation in Extractive Text Summarization

L'article présente BiasZero, un cadre de travail respectant l'équité pour la résumé de texte extractif qui intègre la détection de biais multidimensionnelle, l'augmentation de données contrefactuelles et le débaisage par adversaire pour réduire significativement l'intensité du biais jusqu'à 40 % tout en maintenant une qualité de résumé élevée avec moins de 1 % de dégradation du score ROUGE.

Kavitha Sooda, Tejeshwara B M, Naga Pragnathmik Gurrala, Mohammed Zeeshan Umar, Ayman Khan, Simon Kevin Mohan2026-09-09