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Chaotic Maps and Sliding Window Segmentation based Coverless Image Steganography Framework with Enhanced Embedding Capacity

Cet article propose un cadre de stéganographie d'image sans couverture robuste qui transmet des données de manière sécurisée sans altérer l'image porteuse en faisant correspondre les bits secrets aux bits les plus significatifs de segments de fenêtres glissantes à l'aide d'une carte chaotique sinusoïdale, atteignant ainsi une haute résistance à diverses distorsions et analyses stéganalytiques tout en maintenant une invisibilité parfaite.

Shashank Verma Shashank, Butta Singh Butta, Ravinder Kumar Ravinder2026-08-31
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TempoGFormer: A Gating Mechanism-based Transformer for Physiological Measurement from Facial Videos

Cet article introduit TempoGFormer, un nouveau modèle basé sur les Transformers pour la photopléthysmographie à distance qui exploite un mécanisme de porte, une tête de fusion temporelle-spectrale et une stratégie de tokenisation spatialement chevauchée afin d'atténuer efficacement le bruit environnemental et les artefacts de mouvement, atteignant ainsi une précision et une efficacité supérieures dans la mesure physiologique à partir de vidéos faciales à travers plusieurs ensembles de données publics.

Qilei Zhu, Guanlei Xu, Jie Sun, Xiaogang Xu2026-08-31
💻 informatique

Understanding Attention Allocation, Exploration Dexterity, and the Role of Prior Experience in Stationary VR Consumption: Implications for Scene Design

Cette étude utilise une investigation par oculométrie d'environnements VR statiques pour démontrer que si l'expérience préalable de la VR n'affecte pas la volonté d'exploration d'un utilisateur, elle améliore significativement l'efficacité visuelle et réduit la charge cognitive, informant ainsi des directives fondées sur des preuves pour optimiser la conception de scènes grâce au placement stratégique des éléments et à la hiérarchie.

Nicola Felicini, Letizia Mortara2026-08-31
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UniPrune: Unified Progressive Visual Token Pruning with Information-Aware Budget Allocation for Efficient LLaVA-Style Vision Language Models

UniPrune est un cadre unifié de l'élagage progressif des jetons visuels qui combine de manière synergique l'élagage de l'importance-diversité sémantique au stade de l'encodeur avec l'abandon en forme de pyramide au stade du LLM, optimisé par l'Allocation de Budget Sensible à l'Information et les mécanismes de Continuité de l'Information Inter-Stades, afin d'atteindre une efficacité et une performance supérieures dans les modèles de langage-vision de type LLaVA, même à des taux de compression extrêmes.

Jianhua Cui, Meizhou Ding, Ziru Niu, Wei Wang, Lifeng Han, Peng Zhao2026-08-31
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Dual‑Domain Adaptive Fusion with Dynamic Sparse Attention for Low‑Light Image Enhancement

Le papier propose FDSA-Net, un réseau d'attention parcimonieuse dynamique guidé par la fréquence qui intègre un bloc d'attention basé sur les axes et un module de fusion adaptative multi-échelle à double domaine pour améliorer efficacement les images en faible luminosité tout en préservant les détails fins, atteignant des performances de pointe sur plusieurs bancs d'essai.

Huaping Zhou, Hong Chen, Kelei Sun2026-08-31
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AI-Powered Self-Healing Distributed Job Queue for Predictive Failure Detection and Root Cause Diagnosis in Kubernetes

Cet article présente \sys, un cadre d'auto-guérison alimenté par l'IA pour les files d'attente de tâches Kubernetes qui combine la détection d'anomalies hybride, le diagnostic de la cause racine et l'apprentissage par renforcement pour prédire de manière autonome les défaillances et exécuter des remédiations, réduisant considérablement le temps de récupération et améliorant la précision de la prédiction des défaillances par rapport aux systèmes réactifs existants.

Nagaraja Hegde, Jasmine K S2026-08-30
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Conditional Generative Adversarial Network Simulation of Hypertrophic Scar Appearance Across Three Treatments

Cette étude a développé et évalué en interne un système d'apprentissage profond utilisant des réseaux antagonistes génératifs conditionnels pour simuler l'apparence post-traitement de cicatrices hypertrophiques suite à une excision chirurgicale, une injection de graisse autologue ou une radiofréquence plasma micro, démontrant une faisabilité préliminaire pour améliorer la communication avec les patients et la gestion des attentes.

Chengfei Li, Shiyi Li, Qiang Fu, Guiwen Zhou, Qian Wu, Fanting Meng, Xiao Xu, Minliang Chen2026-08-29
💻 informatique

Algorithmic Thermostat: LLMs Standardize Political Expression Without Shaping Semantic Stances

Cet article propose un cadre de « thermostat algorithmique » pour démontrer que, si les grands modèles de langage présentent des fluctuations cycliques de leurs positions politiques explicites à travers les versions en raison des mécanismes d'alignement ciblant les sujets à haute sensibilité, leur positionnement sémantique sous-jacent demeure relativement stable, indiquant que les mises à jour standardisent l'expression plutôt que de remodeler fondamentalement les idéologies politiques.

Ting chen2026-08-28
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Red Panda Catboost Prediction Framework For Detecting Intrusion In Industrial Internet Of Things

Ce document propose un nouveau système de prédiction Red Panda Catboost (RPCPS) qui utilise un algorithme de fitness inspiré du panda roux pour une sélection optimale des caractéristiques afin d'atteindre une précision de 99,4 % dans la détection des attaques par intrusion au sein des environnements de l'Internet des Objets Industriels (IIoT).

Shevale Rupali Ramdas, Monika Sharad Deshmukh2026-08-28
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An evidence-gated audit algorithm for low-altitude-economy readiness in mountainous Yunnan, China

Cet article présente l'EGSA, un algorithme d'audit spatial à déclenchement par preuve conçu pour évaluer la préparation au niveau des comtés pour le développement de l'économie de basse altitude dans les zones montagneuses du Yunnan en privilégiant la préparation administrative auditable et le ciblage des enquêtes de terrain sur la prévision de la demande prédictive, répondant ainsi aux défis de gouvernance dans les régions à données limitées et au développement inégal.

Runzhe Liu, Yun He, Dabin Wang2026-08-28