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TrustFedKG-Health: Explainability-Aware Personalized Federated Knowledge Graph Neural Network with Uncertainty-Guided Clinical Reasoning

TrustFedKG-Health est un cadre d'apprentissage fédéré personnalisé et conscient de l'explicabilité qui intègre un graphe de connaissances médicales, un raisonnement guidé par l'incertitude et une agrégation pondérée par la qualité afin de parvenir à une prédiction supérieure du risque de maladie et de générer des récits cliniquement fondés, tout en traitant les problèmes d'hétérogénéité et de qualité des données entre les hôpitaux.

ARITRIK GHOSH2026-08-26
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Network Dominance and the MITM Exception: A Modality-Aware Analysis of IIoT Intrusion Detection on the DataSense Benchmark

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).

Okoi Michael Obeten, Omowumi Hafsat Aliu2026-08-26
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Cross-Group Aligned Problem Difficulty Clustering Using Attention-Weighted Feature Learning

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.

Md. Shahajada Mia, Yutaka Watanobe, Md. Mostafizer Rahman, Md Faizul Ibne Amin, Daniel M. Muepu, Fang Liu2026-08-26
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Governance-Bound Artificial Intelligence for Evidence-Linked Medicines Reliance Review: A Design Science Research Study

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.

Mariam Parker, Haanim Pietersen, Tredir Sewpaul, Rudy Maart, Jacques Joubert2026-08-25
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Multi-period Balancing Attribute Subgraph and Heterogeneous Graph Diffusion Enhancement for Network Anomaly Detection

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.

Xiang Long, Haili Sun, Dingkun Xu, Lansheng Han2026-08-25
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Bidirectional Deaf-Hearing Communication: a Modular Service- Oriented System Combining Multi-Purpose Artificial Intelligence and 3D Avatar Rendering

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.

Telmo Adão, Somayeh Shahrabadi, Bruno Ribeiro, Duarte Dias, Vasco Alves, Filipe Pereira, Tiago Oliveira, Fábio Araújo, L (…)2026-08-25
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GhostV2-YOLO: A Hardware-Aware Lightweight UAV Detection Network for Edge NPUs

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.

Jifa Zhang, Heyang Zhao, Linjiang Jia, Chen Ju, Ting Wei, Zonglin Li, Weiguang Zhang2026-08-25
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Evidence-based stakeholder identification: Managing conflict and its impact on requirements prioritisation

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.

José del Sagrado, Isabel M. del Águila2026-08-25
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Requirements and recommendations for human-centred human-AI collaboration design in manufacturing domain

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.

Maria Hartikainen, Guna Spurava, Sama Rahman, Roope Raisamo, Kaisa Väänänen2026-08-25
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CFCO: A Social-Welfare-Maximizing Collaborative Coalition Formation Method for Task Offloading in Vehicular Edge Computing

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.

Kangli Zhao, Huaming Gong, Wenpei Xiao, Chunyan Zhou, Qiyue Zhang2026-08-25