💻 Category

cs

4030 articles

💻 informatique

Construction of a Personalized Physical Fitness Training Recommendation System Based on Random Forest and Gradient Boosting Machine

Cet article propose un cadre d'apprentissage collaboratif hiérarchique piloté par les connaissances du domaine (DKHCL) qui intègre la sélection de caractéristiques par Forêt Aléatoire avec la prédiction par Machine à Boosting de Gradient et des contraintes de ratio de charge de travail aiguë-chronique afin d'obtenir des recommandations de condition physique personnalisées de haute précision, démontrant à la fois une performance hors ligne supérieure par rapport aux bases de référence avancées et des améliorations significatives dans la réduction des blessures et l'efficacité de l'atteinte des objectifs lors d'une validation de terrain prospective.

Fuliang Geng, Mei Wei2026-08-26
💻 informatique

Enhanced EA-Transformer for Power Load Data Completion

Cet article propose un modèle Enhanced EA-Transformer qui intègre une stratégie de pré-remplissage à double base, un algorithme évolutionnaire à décroissance dynamique et une fonction de perte pondérée multidimensionnelle afin de parvenir à une complétion de haute précision des données de séries temporelles de charge électrique manquantes sous divers mécanismes et taux d'absence.

Chao Li, Yiyang meng, Ji Li, Yuzheng Liu, Changlong Lv2026-08-26
💻 informatique

Intention modeling mediates cooperative incompatibility via character separability

Cet article démontre que la modélisation explicite de l'intention améliore la performance coopérative par rapport aux méthodes implicites, spécifiquement dans des environnements exigeant des meilleures réponses distinctes selon le type de partenaire, en établissant une division du travail qui sépare le caractère stable d'un partenaire de son état mental dynamique, réduisant ainsi l'incompatibilité entre partenaires.

Joonsong Lee, Jooyeon Kim2026-08-26
💻 informatique

A HamNoSys-Guided Dataset and Baselines for Fine-Grained Isolated Handshape Recognition in Sign Language

Cet article introduit un ensemble de données à grande échelle, fondé sur HamNoSys, comprenant 144 000 images RGB provenant de 15 participants pour 160 classes de formes manuelles, et établit les performances de référence en utilisant divers modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique sous des protocoles d'évaluation tant dépendants du sujet que de type « leave-one-subject-out » afin de faire progresser la reconnaissance de la langue des signes à grain fin.

Ushnish Sarkar, Suvajit Patra, Bhaswar Chattopadhyay, Pranab Singha Roy, Tapas Samanta2026-08-26
💻 informatique

From Sustainability Assessment to Decision Records: The SEEDS Framework for Sustainable Requirements Engineering in Digital Health Software

Cet article présente SEEDS, un cadre sensible aux rôles pour l'ingénierie des exigences durable dans la santé numérique qui opérationnalise les évaluations de durabilité multidimensionnelles en enregistrements de décision et en exigences exploitables, soutenu par un nouvel outil de rédaction assisté par LLM pour favoriser l'adoption pratique.

Juliana Silva Herbert, Rafael Torres Dias, Lívia Reis Edinger Silva, Mariana Koerber Albino, Muriel Figueredo Franco2026-08-26
💻 informatique

Hybrid Random Forest and Differential Equation Control for Fragmentation Reduction in De-duplication Storage Systems

Cette étude propose un contrôleur hybride combinant Forêt Aléatoire et Équation Différentielle (RF-DE) qui réduit efficacement la fragmentation dans les systèmes de stockage dédupliqués, atteignant un ratio de fragmentation plus faible, une latence d'E/S considérablement réduite et un indice de santé du stockage plus élevé par rapport aux méthodes existantes de Contrôle de Non-Fragmentation et de Collecte de Déchets Informée par la Fragmentation du Stockage.

Mudasiru Hammed, Friday Thomas Ibharalu, Adio Taofiki Akinwale, Junoke Soyemi2026-08-26
💻 informatique

Beyond Sequential Hybrid Retrieval: A Parallel Framework for Accurate and Scalable RAG

Cet article présente PH-RAG, un cadre de récupération hybride parallèle qui exécute simultanément une récupération parcimonieuse et dense avec fusion et reclassement pour atteindre une précision de pointe et une latence améliorée sur la réponse aux questions en domaine ouvert, surpassant les bases de référence agentiques complexes sans nécessiter de graphes de connaissances ou de critiques itératifs.

Dilawaiz Hameed, Mariam Shaiq, Ibrar ul Hassan Akhtar2026-08-26✓ Author reviewed ⓘ
💻 informatique

Causality-Constrained Generative Adversarial Networks for Bias-Resilient Data Synthesis

Cet article passe en revue les réseaux antagonistes génératifs à contraintes de causalité (CC-GANs), qui intègrent des modèles causaux structurels et des interventions pour générer des données résilientes aux biais en allant au-delà des schémas associatifs pour traiter les voies discriminatoires, tout en proposant une taxonomie comparative, en résumant les compromis entre équité et utilité, et en identifiant les défis clés pour une adoption dans des contextes à enjeux élevés.

SAI DOONDI KOTHAPALLI2026-08-26
💻 informatique

Federated Learning Framework with Differential Privacy over Homomorphic Vector Encryption for Data-Sensitive Applications

Le document propose un cadre d'apprentissage fédéré léger et sécurisé qui intègre la confidentialité différentielle avec le chiffrement vectoriel homomorphe pour protéger les applications sensibles aux données comme l'IoMT contre les attaques par rétro-ingénierie, tout en quantifiant les surcharges prédictives et cryptographiques associées.

Manu Narula, Jasraj Meena, Dinesh Vishwakarma2026-08-26
💻 informatique

From Trustworthy AI Principles to Verifiable System Requirements: A Multi-Stakeholder Engineering Framework for Clinical Decision Support Systems

Cet article présente un cadre d'ingénierie reproductible en trois phases qui traduit systématiquement les besoins des multiples parties prenantes et les contraintes réglementaires en exigences de système formelles et vérifiables, conformes aux normes ISO/IEC/IEEE 29148 et à la taxonomie FUTURE-AI, démontrées par la création d'un corpus d'exigences accessible au public pour un système d'IA clinique à haut risque dans le cadre du projet AI4HF.

Antonino Angi, Joan Perramon-Llussà, Ilia Stepin, Miriam Cabrita, Laura Arbelaez Ossa, A. Anil Sinaci, Senan Postaci, Ca (…)2026-08-26