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💻 informatique

DDAN: A Dense Dual-Attention Network with Physics-Informed Loss for Robust Multi-Type Optical Image Denoising

Cet article introduit le Dense Dual-Attention Network (DDAN), un cadre d'apprentissage profond informé par la physique qui atteint des performances de pointe pour éliminer de manière robuste les bruits optiques additifs, multiplicatifs et hybrides en intégrant des blocs denses résiduels avec des mécanismes de double attention et une fonction de perte composite spécialisée.

Slim Rouabah, Rabah Abdelkader, Meziane Kaci, Salem Merabti, Hassane Ezziane, Youcef Naas2026-09-04
💻 informatique

Attention-Enhanced Temporal Convolutional Network for Continuous Word-Level Indian Sign Language Recognition

Cet article propose un cadre de réseau de neurones convolutifs temporels (TCN) amélioré par l'attention pour la reconnaissance continue de mots de la langue des signes indienne, qui exploite Mediapipe pour l'extraction de points de repère et les convolutions dilatées pour capturer efficacement les caractéristiques spatiotemporelles, démontrant une performance supérieure par rapport aux modèles BiGRU, BiLSTM et hybrides sur un ensemble de données spécialisé.

Aswani Sivan¹, E. Chandra Eswaran¹2026-09-04
💻 informatique

CP-GOF: A Center-Object-Faithful and Age-Aware Training-Time Pruning Method for Gaussian Opacity Fields

Le papier propose CP-GOF, une méthode d'élagage lors de l'entraînement pour les champs d'opacité gaussienne qui utilise une mesure d'importance par moyenne mobile exponentielle sensible à l'âge et sans coût, ainsi qu'un mécanisme de protection du centre, afin d'éliminer les gaussiennes redondantes tout en préservant la fidélité géométrique et en réduisant les frais de stockage.

Yudai Wang, Dekang Yao, Liyan Qin, Yingao Liu, Fanggui Cai, Zhiying Cui, Zan Wang2026-09-04
💻 informatique

A Study on the Intelligent Recommendation of Interdisciplinary Student Innovation and Entrepreneurship Projects Integrating Knowledge Graphs and Graph Neural Networks

Ce document propose le modèle KG-GNN-IPR, qui intègre les graphes de connaissances et les réseaux de neurones sur graphes afin d'améliorer la précision, la robustesse et l'explicabilité des recommandations de projets d'innovation et d'entrepreneuriat interdisciplinaires pour les étudiants en exploitant efficacement les données éducatives hétérogènes et la complémentarité des compétences à plusieurs sauts.

Yanhong Wu¹, Lina Guo¹, Qi Li¹, Chengyu Sun2026-09-04
💻 informatique

Zero-Harm Feature Calibration and Adaptive Boundary Query for Tiny Object Detection

Cet article propose un cadre d'optimisation conjointe pour la détection de petits objets qui combine l'étalonnage de caractéristiques sans dommage (Zero-Harm Feature Calibration, ZFC) pour prévenir l'effondrement de la représentation et un allocateur de frontières statistique (Statistical Boundary Allocator, SBA) pour l'assignation adaptative des requêtes, atteignant des performances de pointe sur AI-TOD-V2 et VisDrone-DET2019 tout en réduisant considérablement les coûts de calcul.

Yingying Zhai, Chang He, Zhi Wang, Zezheng Feng, Bin Wang, Xiaochun Yang2026-09-04
💻 informatique

ESLA: Empirical and Semantic Label Alignment for Multi-Source NER Transfer in Unlabeled Target Domains

Le document introduit ESLA, un cadre qui combine la cohérence de la prédiction empirique et les représentations sémantiques pour aligner des étiquettes de reconnaissance d'entités nommées hétérogènes à travers plusieurs domaines sources, permettant un transfert de domaine efficace vers des domaines cibles non étiquetés sans nécessiter de supervision d'entraînement du côté cible.

Xiaobo Zhang, Congqing He, Ying He, Jian Peng, Dajie Fu, Tien-Ping Tan2026-09-04
💻 informatique

Multi-Scale Attention-Enhanced EfficientNet for Automated Gleason Grading of Prostate Cancer

Cette étude introduit le Multi-Scale Efficient Attention Convolutional Network (MSEACN), un modèle d'apprentissage profond basé sur EfficientNetB7 et des mécanismes d'attention duaux qui atteint des performances de pointe avec une précision de 97,69 % et un score de Kappa de Cohen de 0,98 pour le score de Gleason automatisé du cancer de la prostate en utilisant le jeu de données PANDA.

Olushola Olawuyi, Serestina Viriri, Samson Akinpelu2026-09-04
💻 informatique

Fourier Double Gate Physics-Informed Neural Networks for Multiscale PDE Solutions and Spatiotemporal Field Modeling

Ce document propose le réseau de neurones informés par la physique à double porte de Fourier (FDG-PINN), qui intègre un encodage de caractéristiques de Fourier multi-échelle, une architecture à double porte et une pondération adaptative de la perte pour surmonter le biais spectral et le déséquilibre des gradients, atteignant ainsi une précision supérieure dans la résolution d'équations aux dérivées partielles multi-échelles et la reconstruction de champs de température spatio-temporels complexes.

Guangzheng Zhu, Changgui Gu, Hailing Wang2026-09-04
💻 informatique

An Expert System to Generate Domain-Specific Programs using Natural Language Processing

Cet article propose un système expert spécifique à un domaine qui exploite le traitement du langage naturel pour générer automatiquement du code source exécutable à partir d'exigences d'utilisateurs, démontrant que la restriction du champ d'application améliore considérablement la précision et la fiabilité des programmes générés.

Abdo Talab ALGhazali, Sameer Kharaman, Mohammed Mazen AlMahayri2026-09-04
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Exploring Digital Pathology for Tongue Tumour Tissue analysis using machine vision Techniques: An automated Approach

Cet article propose un cadre de pathologie numérique automatisé utilisant un nouveau modèle de réseau neuronal convolutif à étirement de contraste (CSCNN) et des techniques de prétraitement d'image avancées pour classifier et grader avec précision les tissus tumoraux de la langue, atteignant un taux de précision de 98 % qui surpasse les modèles d'apprentissage par transfert de pointe existants.

Prabhakaran M, Malathy Chidambaranathan, Gayathri M, Protyusha GB2026-09-04