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💻 informatique

Multi-Objective Path Optimization for Truck–Drone Collaborative Delivery Based on Subspace Contribution-Driven Adaptive Resource Allocation

Ce document propose RC-NSGA-II, un nouvel algorithme d'optimisation multi-objectif qui intègre une allocation de ressources pilotée par la contribution des sous-espaces basée sur les K-moyennes, un codage par clés aléatoires et une recherche locale adaptative pour résoudre efficacement le problème complexe de livraison collaborative camion-drone à trois objectifs, démontrant une performance supérieure en termes de qualité de solution et d'efficacité à travers diverses instances de référence.

yuehua liao, jia zhao2026-09-07
💻 informatique

Hardware-Coupled Bayesian Optimization for Self-Tuning Lightweight Cryptographic Parameters in Resource-Constrained Decision Support Systems

Ce document présente un cadre d'auto-réglage qui utilise l'optimisation bayésienne couplée au matériel, l'apprentissage par transfert et la rétroaction sensible à la dérive pour optimiser dynamiquement les paramètres cryptographiques légers pour les systèmes d'aide à la décision aux ressources limitées, équilibrant ainsi la sécurité, l'efficacité énergétique et la performance sans intervention manuelle.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-07
💻 informatique

Optimal Feature Extraction and Prediction for Air Quality Using a Swarm-Refined Hybrid System

Cette étude propose un modèle hybride de prédiction de la qualité de l'air qui intègre le SARIMA pour l'extraction de tendances, le TCN pour capturer la dynamique non linéaire et le SCSO pour l'optimisation des hyperparamètres, démontrant une précision et une robustesse significativement améliorées par rapport aux méthodes traditionnelles.

Jiahao Guo, Yingfang Zhu, Huihua Huang, Juyang Liao, Hao Huang2026-09-07
💻 informatique

Robust Non-Invasive Melanoma Early Detection Through Lightweight Self-Supervision and Lesion-Focused Representation Learning

Cet article présente un cadre léger et robuste basé sur YOLOv11 qui exploite un préapprentissage auto-supervisé axé sur les lésions et un classificateur hiérarchique à deux étapes pour atteindre une détection de mélanome de haute précision et non invasive sur le jeu de données HAM10000, tout en maintenant une résilience face à la dégradation d'image typique des appareils mobiles.

Chen-Hao Peng, Tzu-Kun Lo, Da-Chuan Cheng2026-09-07
💻 informatique

Smart Cities AVNs: Transparent and Privacy-Preserving Cyber Attack Prediction with Explainable Federated Feature Selection

Ce document propose un cadre d'apprentissage fédéré explicable, transparent et respectueux de la vie privée pour les réseaux de véhicules autonomes, qui intègre la sélection de caractéristiques distribuées et l'IA interprétable afin d'atteindre une prédiction de cyberattaques multiclasses de haute précision tout en maintenant la localité des données et la fiabilité des décisions.

Hussein A. Al-Hashimi2026-09-07
💻 informatique

Extended Compositional Learning Algorithm for Synchronous Parallel Automata

Cet article présente un algorithme d'apprentissage compositionnel étendu pour les automates parallèles synchrones qui relâche l'hypothèse restrictive d'unicité globale sur les actions de synchronisation, permettant ainsi l'extraction scalable et correcte de modèles de composants à partir de systèmes boîtes noires réalistes avec nettement moins de ressources que les approches monolithiques.

Mahboubeh Samadi, Aryan Bastany, Hossein Hojjat2026-09-07
💻 informatique

TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion

Ce document introduit TAH-GAN, un réseau antagoniste génératif hybride sensible au temps qui intègre un encodage temporel de Fourier et un contrôle de qualité à double porte pour générer des échantillons de malwares Android alignés sur le futur, traitant efficacement la dérive conceptuelle temporelle et atteignant des taux d'évasion et une cohérence temporelle supérieurs par rapport aux bases de référence non temporelles existantes.

Daniel Jeremiah, Jalil Md D, Husnain Rafiq2026-09-07
💻 informatique

A 2-Level Stacking Ensemble Framework for Multi-Class Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Feature Extractors and SVM-XGBoost Classifiers

Cette étude propose un cadre d'ensemble de type stacking à deux niveaux qui intègre des caractéristiques issues de ResNet152, DenseNet121 et d'un CNN personnalisé, traitées par l'ACP et classées par SVM et XGBoost, afin d'atteindre une précision quasi parfaite (0,9997) dans le diagnostic de la maladie d'Alzheimer en quatre classes à partir de scanners IRM, surpassant de manière significative les références de pointe existantes.

Shashi Kant Mourya, Ajit Kr. Singh Yadav2026-09-07
💻 informatique

Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification

Cet article démêle les effets du mécanisme de génération, du budget d'augmentation et de la couverture dans les modèles génératifs profonds pour la classification de malwares déséquilibrés, constatant que si la plupart des facteurs ne produisent que des gains de performance négligeables, l'augmentation du budget d'augmentation apporte une amélioration faible mais reproductible pour les classificateurs RBF-SVM, soulignant l'importance critique de la conception expérimentale dans l'évaluation des stratégies d'augmentation de données.

Kiana Bakrani Balani, Fabio Di Troia2026-09-07
💻 informatique

MARS-Agent: Retrieval-Augmented Multi-Agent Deliberation for Cross-Border E-Commerce Supply Chain Resilience

L'article propose MARS-Agent, un cadre multi-agents à récupération augmentée présentant un mécanisme RAG à double déclenchement et une boucle Vérifier-Adapter-Replanifier pour permettre une délibération en boucle fermée et auto-correctrice afin de renforcer la résilience des chaînes d'approvisionnement du commerce électronique transfrontalier face aux perturbations hétérogènes.

Wenhui Zheng, Qing Xu2026-09-07