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💻 informatique

Failure Transparency in Android Forensic Parsing Under Schema and Representation Drift: A Controlled ALEAPP Microbenchmark

Cette étude démontre que, bien que la dérive contrôlée des schémas et des représentations dans les parseurs forensiques Android tels qu'ALEAPP entraîne fréquemment des preuves incomplètes ou mal interprétées, ces outils ne parviennent pas à fournir des diagnostics de ces échecs visibles par l'examinateur, soulignant le besoin critique de cadres de validation qui privilégient la transparence des défaillances parallèlement à la précision de la récupération.

Tarun Preetham Bulla2026-09-07
💻 informatique

The Query Cannot See the Question: A Short Convolution's Reach Decides Which Part of a Query Conditions Retrieval, and What Falls Outside Becomes a Confident Wrong Answer

Cet article démontre que la faible profondeur causale de la convolution de profondeur dans les modèles d'attention linéaire et d'espace d'état impose une limite stricte et non dégradable sur les parties d'une requête pouvant conditionner la récupération, provoquant ainsi le fait que le modèle génère avec assurance de mauvaises réponses lorsque des informations critiques tombent en dehors de cette fenêtre étroite, un échec qui persiste dans les couches peu profondes mais qui peut être atténué par des architectures plus profondes ou des noyaux plus larges.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-09-07
💻 informatique

Approach to Robust Visual Relocalization for Humanoid Robots via Mixture-of-Experts with Hierarchical Distillation

Cet article propose un cadre de relocalisation visuelle robuste pour les robots humanoïdes qui intègre une architecture de mélange d'experts avec une distillation de connaissances hiérarchique afin de parvenir à une estimation de pose à 6 degrés de liberté précise, stable et efficace dans des conditions difficiles telles que des changements brusques de point de vue et l'auto-occlusion.

Shichu Sun, Jingwen Luo2026-09-07
💻 informatique

Modelling Reinforcement Learning Scheduling Agents: Action spaces, reward designs, and expert demonstrations

Cet article étudie comment les choix de modélisation en apprentissage par renforcement profond affectent les politiques d'ordonnancement pour le problème d'ordonnancement d'atelier flexible, démontrant que l'intégration de bornes d'optimalité dérivées de la programmation par contraintes et de démonstrations d'experts dans un cadre multi-agents améliore considérablement la conception de la récompense et accélère la convergence pour atteindre une performance d'ordonnancement en temps réel supérieure.

Alexandre Jesus, Arthur Corrêa, Miguel Vieira, Catarina Marques, Cristóvão Silva, Samuel Moniz2026-09-07
💻 informatique

A Comparative Study of Pretrained Transformer Models for Quranic ASR: Speech Representations, Label Formats, and Dataset Composition

Cet article présente une étude empirique systématique démontrant que l'ajustement fin du modèle Transformer préentraîné Wav2Vec2-XLSR-53 sur un ensemble de données coraniques de 870 heures en texte arabe sans diacritiques réduit considérablement les taux d'erreur de mots et améliore l'efficacité de l'entraînement par rapport aux systèmes de référence.

Nabil Mosharraf Hossain, Riasat Islam, Unaizah Obaidellah2026-09-07
💻 informatique

Research Hotspots and Trend Analysis in AI-Enabled Accessible Design: Identification of Core Areas, Evolution of Future Trends, and Visualization through Knowledge Graphs

Cet article emploie des analyses bibliométriques et de cartographie des connaissances à partir de données Web of Science (2000–2025) pour retracer l'évolution du design accessible assisté par l'IA, de la faisabilité technique vers l'utilisabilité contextuelle, identifiant les piliers de recherche fondamentaux ainsi que les points chauds émergents tels que l'IA générative et la standardisation de la XR, et proposant un cadre complet Utilisateur–Scénario–Technologie pour une gouvernance durable future.

Yuang Liu, Yunqing Wan2026-09-05
💻 informatique

Carbon Footprint and Carbon-Aware Selection of Document-Oriented, Relational, and Hybrid Object-Relational Storage for Image-Based Time-Series Workloads in Green IoT

Ce document évalue l'empreinte carbone de MongoDB, PostgreSQL/TimescaleDB et d'un hybride PostgreSQL+MinIO pour les charges de travail de séries temporelles basées sur des images dans l'IdO vert, révélant un point de croisement des émissions dépendant de la résolution où MongoDB est le plus durable pour les résolutions inférieures (jusqu'à 1440p) tandis que l'approche hybride excelle pour les résolutions plus élevées (4K et plus) grâce au stockage découplé, fournissant ainsi un cadre de décision respectueux du climat pour la sélection d'architectures de stockage dans la surveillance de bâtiments durables.

Alfa Ryano Yohannis, Alexander Waworuntu2026-09-04
💻 informatique

Synthetic personas as support for UX research

Cet article propose une procédure basée sur la recherche en sciences de la conception (Design Science Research) pour intégrer des personas synthétiques et des parcours générés par l'IA dans la recherche UX afin d'accélérer l'analyse initiale et la formulation d'hypothèses, tout en soulignant la nécessité critique d'une supervision humaine pour atténuer les biais et garantir la validité empirique.

Ana Medrado, Carlos Eduardo Barbosa2026-09-04
💻 informatique

Multi-View Aggregation Transformer with Contrastive Learning for 3D Shape Retrieval

Ce document propose le Multi-View Aggregation Transformer (MVAT), un cadre de travail aligné sur la géométrie qui intègre une attention multi-vues hiérarchique, des modules de modulation de canaux spécialisés et une métrique de similitude cosinus absolue pour atteindre des performances de pointe dans la recherche de formes 3D à travers plusieurs bancs d'essai.

Ze Zhang, Xiaojun Wu, Chenxi Wu, Guoyuan Liang2026-09-04