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💻 informatique

CMTD: Cascaded Multi-Token Disambiguation Model for Lip Reading

Le papier propose le Modèle de Désambiguïsation Multi-Tokens en Cascade (CMDT), qui améliore les performances de la lecture labiale en intégrant la modélisation du contexte futur directement dans le processus de décodage via une structure de prédiction multi-tokens en cascade et un objectif d'entraînement hiérarchique, résolvant ainsi efficacement les ambiguïtés visuelles et réduisant les taux d'erreur sur les ensembles de données de référence.

Yuting Fang, Feng Xue, Zhe Chen, Shujie Li2026-09-02
💻 informatique

Beyond Coverage: An Empirical Study of Mutation-Score Proxies for Deep Neural Network Testing

Cet article démontre empiriquement que, tandis que les métriques d'adéquation de test traditionnelles et non structurelles présentent une corrélation faible ou nulle avec les scores de mutation, la dispersion des classes dans l'espace latent (LSCD) sert de substitut significativement plus fort et plus efficace sur le plan computationnel pour évaluer la qualité des ensembles de données de test des réseaux de neurones profonds par rapport à la couverture de surprise basée sur la distance de Mahalanobis.

Vivek V. Vekariya, Mojdeh Golagha, Andrea Stocco, Alexander Pretschner2026-09-02
💻 informatique

Graph Learning for Cold-Start and Data-Scarce Recommendation: A Taxonomy-Driven Critical Survey

Cet article présente une enquête critique de 183 études (2018–2026) sur l'apprentissage de graphes pour la recommandation en situation de démarrage à froid et de pénurie de données, offrant une analyse axée sur une taxonomie des méthodologies et soulignant le besoin urgent de protocoles d'évaluation plus stricts et d'une intégration plus fiable des informations secondaires pour remédier à l'irrégularité actuelle des preuves.

Samane Sayyar, Amir Soltani2026-09-02
💻 informatique

SymCLIP: Symmetric Prompting with Adaptive Semantic Labeling for Multi-Intent Recognition

L'article propose SymCLIP, un nouveau cadre qui améliore la reconnaissance multi-intention dans les images de médias sociaux en introduisant le Prompting Vision-Langage Symétrique pour coupler de manière synergique les caractéristiques visuelles et textuelles et l'Intégration Dynamique d'Étiquettes pour permettre une représentation sémantique adaptative, atteignant des performances de pointe sur le jeu de données Intentonomy.

Shuang Wu, Honglin Ma2026-09-02
💻 informatique

A Knowledge Graph-Based Intelligent Guidance System for Competency-Oriented Anesthesiology Residency Training: Design and Evaluation

Cette étude présente un système de guidage intelligent basé sur un graphe de connaissances et déployable localement pour la formation en spécialité d'anesthésiologie, qui utilise un cadre de génération augmentée par récupération à double moteur afin de fournir un soutien pédagogique précis, conforme aux directives et respectueux de la vie privée, sans dépendre de modèles de langage de grande taille basés sur le cloud.

Meng Yang, Kerong Hai, Qian Zhang, Xue Li, Xin Liu, Wanrong Wang2026-09-02
💻 informatique

Machine Learning Based Crop Recommendation Using Tuned Classifiers and Ensemble Methods

Cette étude démontre que pour les tâches de recommandation de cultures, un modèle de Forêt Aléatoire unique et bien ajusté atteint une précision comparable aux méthodes d'ensemble complexes, suggérant que des solutions plus simples et rentables sont suffisantes sans nécessiter de combinaisons de modèles redondantes.

Faiza Noushin Priya, Mirza Md. Hasibul H, Mahfiza Akter, Sraboni Ghosh Joya, Shahria Badhon2026-09-02
💻 informatique

Corrective Retrieval-Augmented Generation Adaptation in Closed Domains for Development of Intelligent Human Resource Management Systems

Cet article présente une étude de recherche en science de la conception (Design Science Research) sur un système RH intelligent à domaine fermé pour les PME, démontrant qu'une adaptation RAG corrective avec un entraînement par exemples négatifs difficiles au sein du même chapitre améliore significativement la fidélité des réponses par rapport au RAG standard, malgré un compromis sur la précision globale.

Devi Willieam Anggara, Marcellino Joestiawan, Mohd Shafry Mohd Rahim, Ibrahim Salim Sulaiman Al Farsi, Fetty Fitriyanti (…)2026-09-02
💻 informatique

SCOPE: Rethinking Attack Analysis as Uncertainty-Aware Security Reasoning under Incomplete Observations

Cet article présente SCOPE, un cadre sans entraînement et sensible à l'incertitude qui reconstruit des comportements d'attaque cohérents sous des observations incomplètes en intégrant le regroupement centré sur le comportement, la cartographie de distribution des TTP et l'inférence de séquence de Viterbi Top-K pour surpasser les bases de référence existantes en termes de précision et de robustesse.

JuYoung Lee, JeongMin Oh, SeonWoo Lee, TaeJin Lee2026-09-02
💻 informatique

Development and Evaluation of a Fine-Tuned EfficientNet-B0 Model for Maize Disease Detection

Cet article présente un modèle EfficientNet-B0 hautement optimisé et affiné par apprentissage par transfert, qui atteint une précision de 97,57 % dans la détection automatique de neuf types de maladies du maïs à partir d'images réelles, offrant ainsi un outil de calcul efficace pour aider les petits exploitants agricoles à l'identification précoce des maladies.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-09-02
💻 informatique

Panoramic Snapshot Neural Compression and Dual-Snapshot Navigation for Autonomous Visual Route Following of UAVs

Cet article présente un système de navigation visuelle économe en ressources pour les drones (UAV) qui utilise la compression neuronale panoramique et la fusion par double instantané pour permettre un suivi de route et un retour à la base en boucle fermée et continus, avec un minimum de surcharge mémoire et une grande précision de positionnement.

Yiliang Wu, HuaWang Huang, Runheng Huang, Yendo Hu2026-09-02