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Cet article démontre que sur le benchmark DataSense IIoT, les caractéristiques du trafic réseau sont presque suffisantes pour une détection d'intrusion de haute précision pour la plupart des catégories d'attaques, la télémétrie des dispositifs n'apportant qu'une valeur minimale, sauf pour distinguer les attaques de type homme du milieu (MITM).
Cet article propose un cadre sensible aux groupes de compétence qui combine le partitionnement K-means guidé par l'attention des caractéristiques avec une étape d'alignement global afin de catégoriser efficacement la difficulté des problèmes de programmation sur les plateformes d'Online Judge, améliorant considérablement la qualité du partitionnement et la cohérence intergroupes par rapport aux références standards.
Cette étude de recherche en science de la conception présente le développement de RAIA, un artefact d'IA régi par la gouvernance et conçu pour soutenir les autorités réglementaires nationales dans les examens de dépendance aux médicaments fondés sur des preuves, en intégrant la manipulation sécurisée des données, la synthèse de preuves traçables et la prise de décision supervisée par l'humain au sein d'un cadre architectural réutilisable.
Cet article propose un nouveau cadre de détection d'anomalies réseau qui combine des sous-graphes d'attributs équilibrés multi-périodes avec un réseau Diffusion-HAN afin de traiter efficacement le déséquilibre des données et l'incertitude de classification, atteignant des améliorations significatives dans la détection d'attaques inconnues et le score F1 par rapport aux méthodes de pointe.
Cet article présente un système modulaire et orienté services qui intègre la vision par ordinateur, l'apprentissage profond et le rendu d'avatars 3D pour permettre une communication bidirectionnelle efficace et quasi en temps réel entre les personnes sourdes et entendantes utilisant la langue des signes portugaise.
Ce document propose GhostV2-YOLO, un réseau de détection d'UAV léger et conscient du matériel qui intègre l'attention DFC-Light, un module C2f_GhostV2 à liaison complète et une attention de coordonnées stratégique afin d'atteindre une grande précision et une inférence en temps réel sur des NPU de bord aux ressources limitées, tout en démontrant une forte généralisation inter-jeux de données.
Cet article propose une méthodologie fondée sur des preuves utilisant la théorie de l'évidence pour identifier automatiquement les parties prenantes clés en agrégeant des recommandations de saillance subjectives, gérant efficacement les conflits pour parvenir à un consensus qui optimise la hiérarchisation des exigences.
Cette étude aborde le manque de directives spécifiques au domaine pour la collaboration homme-IA dans le secteur manufacturier en synthétisant la littérature et des entretiens avec des experts afin de proposer un cadre de conception socio-technique raffiné comprenant huit dimensions clés qui s'alignent sur les principes de l'IA centrée sur l'humain et de l'Industrie 5.0 pour promouvoir le bien-être des travailleurs, la résilience et le travail d'équipe efficace.
Ce document propose CFCO, une méthode de formation de coalition collaborative maximisant le bien-être social qui unifie les modes de calcul local, D2D et MEC afin d'optimiser le délestage de tâches dans l'informatique de bord véhiculaire, démontrant des performances supérieures en termes de délai, d'équité et d'efficacité par rapport aux bases de référence existantes sur des données de trajectoire réelles.
Cet article propose un cadre d'apprentissage automatique hybride qui intègre la décomposition par mode variationnel pour la décomposition du signal, l'élimination récursive de caractéristiques pour la sélection de caractéristiques, SMOTE pour l'équilibrage des classes, et un classificateur CatBoost–SVM afin d'obtenir un système de classification de la qualité de l'air hautement précis (98,5 %) utilisant les données de la CPCB.