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Duplicate Exposure and Candidate-Coverage Stress Testing in a Clinical Abbreviation Benchmark

Cette étude évalue l'impact de l'exposition aux doublons et des tests de résistance de couverture des candidats sur le Clinical Abbreviation Sense Inventory (CASI), révélant que si la fuite de données a eu un effet négligeable sur la précision globale, l'étalonnage de la confiance à haut support n'a pas réussi à détecter de manière fiable les cas où le sens correct était absent de l'inventaire des candidats.

Tianze Yang, Qiqing Li, Jialun Wu, Xinyu Qiu2026-09-07
💻 informatique

A-tree: Agent Tree and Its Application to Patent Analysis

Cet article introduit l'Agent Tree (A-Tree), une extension interprétable des arbres de réseaux de neurones qui utilise des agents spécialisés et un mécanisme d'anticipation d'un pas pour améliorer la transparence et la précision des décisions dans des domaines à enjeux élevés, comme le démontre une application réussie dans la classification et l'extraction de règles d'innovation à partir de brevets de vision par ordinateur.

Qiangfu ZHAO, Xiao Huang2026-09-07
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MAFL-PdM: A Multi-Agent Federated Learning Framework for Personalised Predictive Maintenance Across Heterogeneous Industrial IoT Sites

Ce document introduit MAFL-PdM, un cadre d'apprentissage fédéré multi-agents qui exploite la personnalisation post-fédération pour surpasser de manière significative l'entraînement centralisé et les modèles de référence fédérés dans la prédiction de la durée de vie utile restante des équipements à travers des sites d'IoT industriels hétérogènes, tout en préservant la confidentialité des données.

Rebin Saleh, Engida Ephrem Alamerew, Balázs Villányi2026-09-07
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Recovering a Full AES-128 Key Across Tenant Boundaries via DDR4 Row-Buffer Timing on Cloud FPGAs

Cet article démontre qu'un colocataire entièrement non privilégié sur un FPGA partagé dans le cloud peut récupérer une clé maîtresse AES-128 complète d'une victime en exploitant les canaux auxiliaires de temporisation du tampon de ligne (row-buffer) de la DDR4, surmontant la limitation « un emplacement par banque » grâce à une rétro-ingénierie du mappage des banques et à une agrégation statistique sur plusieurs chiffrements.

Vineet Chadalavada, Fareena Saqib2026-09-07
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A Hybrid Deep Ensemble Intrusion Detection System with Adaptive Zero Trust Security for Industrial IoT Infrastructure

Cet article propose un système de détection d'intrusion par ensemble profond hybride (HDE-IDS) qui intègre un réseau de neurones profonds optimisé par Transformer avec XGBoost et une sécurité adaptative de type Zero Trust afin d'améliorer significativement la précision de la détection des malwares, la stabilité et la résilience en temps réel pour les infrastructures de l'IoT industriel.

Manish Kumar Srivastava, Kavalla Prasanna, Ujjaval Patel, Ravirajsinh Vaghela2026-09-07
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A Semantic-Enhanced Multi-Task Framework with Structure-Aware Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation

Cet article propose un cadre multitâche enrichi sémantiquement avec un apprentissage par curriculum sensible à la structure, exploitant Qwen2-7B-Instruct et l'étiquetage de rôles sémantiques génératif pour améliorer significativement les performances de la traduction automatique neuronale en contexte de faibles ressources en résolvant le désalignement sémantique et en optimisant la dynamique d'entraînement.

Jingxing Gao, Liqing Wang, Xingwei Chen, Yongyue Xu2026-09-07
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Dynamic Adaptive Multimodal Graph Fusion Network for Multi-Hazard Recognition Using Remote Sensing, Social Media, IoT, and Seismic Observations

Cet article présente le Dynamic Adaptive Multimodal Graph Fusion Network (DAMGF-Net), un nouveau modèle d'apprentissage profond qui intègre dynamiquement les données de télédétection, des réseaux sociaux, de l'Internet des objets et de la sismicité pour parvenir à une reconnaissance multi-risques hautement précise, interprétable et en temps quasi réel pour les séismes, les inondations, les incendies et la fumée.

Dannuri Mounika, Johnson Kolluri, Sunil Srinivas, Kiran Siripuri2026-09-07
💻 informatique

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

Cette étude introduit FZ-VLM, un nouveau cadre de modèle vision-langage à deux étapes, Florence-Zephyr, qui automatise l'extraction d'attributs radiologiques à partir de scanners thoraciques et génère des descriptions de nodules ainsi que des recommandations de suivi cliniquement pertinentes, démontrant une précision et une exhaustivité supérieures par rapport aux modèles de référence de l'IA existants et aux experts humains.

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta2026-09-07
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Citation Intent Classification for Turkish Academic Literature with Prompt-Optimized LLMs and Language-Specific Encoders

Cet article présente TurkCite, un cadre et un ensemble de données annotées par des experts pour classifier les intentions de citation dans la littérature académique turque, démontrant que les encodeurs Transformer spécifiques à la langue surpassent le transfert basé sur la traduction tout en offrant des modèles de langage de grande taille optimisés par prompts comme alternatives efficaces sans entraînement pour l'analyse bibliométrique non anglaise.

Kemal Sami Karaca, Bahaeddin Eravci2026-09-07
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Solver-Informed Evolution of Interpretable Dispatching Rules for the Stochastic Team Orienteering Problem with Time Windows

Ce document propose SI-GP, une hyper-heuristique de programmation génétique informée par un solveur qui améliore les règles d'ordonnancement interprétables pour le problème d'orientation d'équipe stochastique avec fenêtres de temps en extrayant et en sélectionnant des caractéristiques heuristiques spécifiques aux instances à partir de solutions de référence de haute qualité, surpassant ainsi les bases de référence existantes tout en maintenant la lisibilité et la stabilité des règles.

Augusto Magalhães Pinto de Mendonça, Filipe Pessôa Sousa, Laura Silva de Assis, Igor Machado Coelho2026-09-07