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💻 informatique

A Hybrid Machine Learning Framework for Air Quality Classification Using Variational Mode Decomposition and Feature Optimization

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.

R Abirami, P Mani2026-08-25
💻 informatique

Galois-Theoretic Quantum Nash Learning: Fundamental Obstructions and Quantum Braiding Solutions

Cet article introduit l'apprentissage de Nash quantique galoisien (GT-QNL), un cadre prouvant que les optimiseurs classiques échouent à trouver les équilibres de Nash quantiques dans les paysages algébriques non solubles en raison du théorème d'Abel-Ruffini, tandis qu'un nouvel algorithme de tressage quantique surmonte cette obstruction en réalisant physiquement les actions du groupe de Galois pour garantir la convergence.

Parham Ghayour2026-08-25
💻 informatique

Routing Layer Attacks in Low-Power IoT Networks: A Topology- and Mobility-Aware Dataset Generation and Machine Learning Benchmarking Study

Cet article présente une étude complète, basée sur la simulation, qui génère un ensemble de données étiquetées de cinq attaques représentatives de la couche de routage RPL à travers divers scénarios de topologie et de mobilité en utilisant Contiki-NG, extrayant plus de 50 caractéristiques afin d'établir un banc d'essai reproductible pour le développement et l'évaluation de systèmes de détection par apprentissage automatique sensibles à la topologie dans les réseaux IoT à faible consommation.

Mahmoud Mohammed Yousef elbaradie, afaf Mousa, Gamal Farouk2026-08-25
💻 informatique

A Graph-based Decomposition Framework for Flow-based Charging Station Location Problems

Cet article propose un cadre de décomposition basé sur les graphes qui améliore l'efficacité computationnelle et la scalabilité de la résolution des problèmes de localisation de stations de recharge basés sur les flux sur des réseaux de transport à grande échelle en partitionnant le réseau en sous-problèmes plus petits, en les résolvant individuellement, et en affinant les résultats agrégés.

Jingyu Xiang, Paula Carroll, Annunziata Esposito Amideo2026-08-25
💻 informatique

Lightweight Blockchain Verification for IoT: ARust-Python Hybrid Approach with 4.35×Throughput Gain and 75% Energy Reduction

Cet article présente un moteur de vérification SPV hybride Rust-Python pour l'IoT qui atteint une augmentation de débit de 4,35× et une réduction d'énergie allant jusqu'à 75 % sur des dispositifs à ressources limitées en atténuant la latence du ramasse-miettes et les risques de mémoire grâce à une architecture de streaming à mappage mémoire.

Cemalettin Yılmaz, Ramin Abbaszadi2026-08-25
💻 informatique

ZBA-SU: A Novel Zero-Knowledge-Proof and Blockchain Integrated Methodology for Secure IoT Software Updates

L'article propose ZBA-SU, un nouveau cadre intégrant les preuves à divulgation nulle de connaissance, la blockchain et le chiffrement basé sur les attributs à politique de texte chiffré pour fournir des mises à jour logicielles sécurisées, respectueuses de la vie privée et évolutives pour les dispositifs IoT, tout en atténuant les dépendances de confiance centralisées et les fuites d'attributs.

Yan Hu, Xiaole Duan, Yi Pan, Zhu Zhao2026-08-25
💻 informatique

Selective Risk Control for LLM Decision Agents under Uncertainty

Cet article évalue le contrôle sélectif des risques pour les agents de décision basés sur les LLM en situation d'incertitude, concluant que si une critique adversaire contraignante agit comme une barrière conservatrice efficace pour les cas à haut risque lorsque l'abstention est peu coûteuse, elle n'améliore pas intrinsèquement la qualité de la décision active et doit être considérée comme une couche de report ajustable plutôt que comme un remplacement supérieur aux politiques plus simples.

Adam Guerin2026-08-25
💻 informatique

An Imbalance-Resilient Network Intrusion Detection Framework Using TVAE-Based Data Augmentation and Stacked Ensemble

Cet article propose un cadre de détection d'intrusion réseau résilient au déséquilibre qui combine une sélection de caractéristiques optimisée, une augmentation de données basée sur le TVAE pour les classes minoritaires, et une stratégie d'apprentissage d'ensemble empilé afin d'atteindre une précision et une robustesse élevées dans la détection des cyberattaques courantes et rares sur le jeu de données CSE-CIC-IDS2018.

Anup Mathew Abraham, Mathusoothana S Kumar2026-08-25
💻 informatique

FuMO-Edge: Interval Type-2 Fuzzy Logic with NSGA-II for Multi-Objective Workload Orchestration in Mobile Edge Computing

Cet article propose FuMO-Edge, un orchestrateur de calcul en bordure mobile en ligne qui intègre la logique floue de type 2 à intervalle avec NSGA-II pour optimiser le placement des tâches sous incertitude, démontrant des réductions significatives du temps de service et des taux d'échec par rapport aux références existantes de type 1, particulièrement dans les scénarios de dispositifs à haute densité.

chunmao jiang, bo sun, ruyi ye, hao zhang2026-08-25
💻 informatique

Proactive Ransomware Family Detection from Pre-Encryption API Behavior Using ANN–LightGBM Stacking

Cette étude démontre qu'un modèle de stacking hétérogène ANN–LightGBM utilisant 23 indicateurs d'API Windows pré-chiffrement peut atteindre une précision élevée (95,20 %) dans la classification des familles de rançongiciels et des logiciels bénins, offrant un mécanisme de défense proactif qui surpasse les architectures neuronales autonomes tout en soulignant la nécessité d'une validation externe supplémentaire.

Omar Said Kamel¹, Hamada Nayel¹˒², Rasha Orban¹2026-08-25