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💻 informatique

Leveraging Large Language Models for Assessments Grading and Personalised Feedback Generation: A Case of Software Engineering

Cette étude évalue l'efficacité des LLM (ChatGPT-4 et Gemini 2.5) pour noter des évaluations de génie logiciel et générer des commentaires personnalisés, constatant que bien qu'ils produisent des commentaires de haute qualité et des scores préliminaires, leur corrélation limitée avec la notation des instructeurs suggère qu'ils sont mieux adaptés à un modèle hybride qui soutient plutôt qu'il ne remplace les instructeurs humains.

Mamoona Tasadduq, Fakhra Amjad, Javed Ali Khan, Hafsa Shareef Dar2026-08-25
💻 informatique

Machine Learning Approaches for Hourly Emergency Department Patient Arrival Forecasting: A Multi-Horizon Comparison with Operational Benchmarking at a Norwegian Hospital

Cette étude démontre que les modèles d'apprentissage automatique, particulièrement une architecture Direct LSTM+Optuna qui évite le problème des « caractéristiques gelées » inhérent aux approches autorégressives récursives, surpassent de manière significative la référence opérationnelle basée sur le calendrier de la Norvège pour la prévision horaire des arrivées de patients aux services d'urgence sur des horizons de planification à court et à long terme.

Md Ariful Islam Foysal, Gustav Trygve Siqueland, Vetle Ellingsen Hauge, Rasmus Rimestad, Vimala Nunavath, Bjørn-Jostein (…)2026-08-25
💻 informatique

Ecological Proportionality in Generative AI: The Ethics of Marginal Capability and Environmental Sufficiency

Cet article propose un « Test de proportionnalité de la capacité écologique » et un cadre de gouvernance correspondant pour guider éthiquement la sélection des modèles d'IA générative en exigeant que les développeurs évitent des coûts environnementaux nettement plus élevés, à moins que la charge écologique marginale ne soit justifiée par une augmentation proportionnée et spécifique au contexte des capacités.

Prudvi Saisaran Ponduru, Pavani Priya Vyshnavi Nandanavanam, Sai Kesav Kumar Ponduru2026-08-25
💻 informatique

Distributed IoT Security with Blockchain, Privacy-Preserving Techniques, and Predictive Maintenance Models

Cet article propose un nouveau cadre basé sur la blockchain pour la sécurité de l'IoT distribué qui intègre l'apprentissage fédéré, l'IPFS et la cryptographie légère afin de surmonter les contraintes de scalabilité et de ressources, atteignant une précision quasi parfaite (99,88 %) et une détection d'anomalies robuste pour la maintenance prédictive en temps réel à travers diverses applications.

Haitham A. Mahmoud, Ahmed T. Soliman, Mohammed El-Meligy, Azhar Imran, Abdelaty Edrees Abdelgawad2026-08-25
💻 informatique

LEGR: Learnable-Edge Graph Refinement for Table Structure Recognition

Cet article présente LEGR, un cadre de bout en bout pour la reconnaissance de la structure des tableaux qui remplace les heuristiques géométriques statiques par des caractéristiques d'arêtes relationnelles apprenables et un module de raffinement par réseau d'attention sur graphes en cascade afin d'obtenir une performance robuste et invariante au domaine par une correction itérative des prédictions grâce à un raisonnement de mise en page global appris.

Saeed Ahmed, Muhammad Mudassir Mehmood, Muhammad Imran Malik, Muhammad Naseer Bajwa, Waheed Ahmed2026-08-25
💻 informatique

An Explainable Android-Based Decision Support System for High-Performance Concrete Strength Prediction Using XGBoost and Monte Carlo SHAP

Cette étude présente un système d'aide à la décision explicable basé sur Android qui utilise un modèle XGBoost optimisé et un algorithme Monte Carlo SHAP efficace sur le plan computationnel pour fournir des prédictions interprétables et en temps réel de la résistance à la compression du béton à hautes performances directement sur des appareils mobiles.

mohsen beigi2026-08-24
💻 informatique

A Dual-Balance Framework for Long-Tailed Multimodal Relation Extraction

Cet article propose un cadre de double équilibre unifié qui traite à la fois les déséquilibres de labels et de modalités dans l'extraction de relations multimodales à longue traîne grâce à une stratégie de fusion de branches de modalités pour la cohérence cross-modale et à un calibrateur de classe sensible aux a priori pour une meilleure reconnaissance des relations de queue, démontrant une performance compétitive sur les benchmarks MNRE et MORE.

Zhihao Lin, Hailin Wang, Ao Ma, Hangyi Ren, He Ma, Yanbing Xie, Dan Zhang2026-08-24
💻 informatique

Multiple approximate-response agents (MARA): Fast near-optimal primal recovery for distributed optimization

Le document propose les Multiple Approximate-Response Agents (MARA), une méthode de récupération de primal parallélisable qui génère plusieurs réponses sous-optimales bornées à des requêtes de prix duales et les combine pour atteindre rapidement des solutions réalisables et quasi optimales dans l'optimisation distribuée sans augmenter le temps d'exécution.

Tetiana Parshakova, Yicheng Bai, Garrett van Ryzin, Stephen Boyd2026-08-24
💻 informatique

FPA-Net:Frequency and Position-Aware Deep Network for Low-Light Image Enhancement in HVI Color Space

Cet article introduit FPA-Net, un réseau profond à double branche qui exploite la modélisation de fréquences à valeurs complexes et des mécanismes d'attention sensibles à la position au sein de l'espace colorimétrique HVI afin d'atteindre une amélioration d'images en basse lumière de pointe avec une fidélité structurelle et une cohérence chromatique supérieures.

Huaping Zhou, Zihao Li, Kelei Sun2026-08-24