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MeanRadius SMOTE Based Graph Neural Network for Imbalanced Node Classification in Fault and Intrusion Detection

Cet article propose le réseau de neurones sur graphes MeanRadius-SMOTE (MRS-GNN), un nouveau cadre qui traite le déséquilibre des classes dans la détection de fautes et d'intrusions en générant des nœuds synthétiques dans l'espace d'enchâssement et en créant des arêtes spécialisées pour préserver la topologie du graphe, améliorant ainsi de manière significative la précision de la classification et l'AUC-ROC dans des conditions de déséquilibre extrême.

Jagannath E. Nalavade, Ramachandra Pujeri, Rajani Sajjan, Nagesh Jadhav, Amar Buchade, Dattatray Kale2026-08-24

💻 informatique

An ECC-Diffie Hellman Authentication Scheme with PK-based Revocation for VANETs

Cet article propose un schéma d'authentification sécurisé et efficace pour les réseaux ad hoc véhiculaires (VANET) qui combine ECDSA, ECDH et HMAC avec SHA-256 pour assurer l'intégrité des messages et l'établissement de clés de session, tout en employant des pseudonymes dynamiques pour la confidentialité, une liste de révocation basée sur la clé publique pour une gestion efficace des certificats, et une synchronisation temporelle basée sur le GPS pour prévenir les attaques par rejeu.

Laxmi Chandolia, Om Pal2026-08-24

💻 informatique

An Ensemble Deep Learning Framework for Robust Forest Fire and Smoke Detection

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond d'ensemble robuste qui combine les modèles DenseNet, ResNet et Xception via un vote majoritaire pour atteindre une détection de haute précision des feux de forêt et de la fumée, surpassant les modèles individuels sur les ensembles de données de feu seul et de feu et de fumée.

Mohammad Faheem, Ashish Ranjan, Vibhav Prakash Singh2026-08-24

💻 informatique

A low-code data anonymization platform for achieving data privacy for research data

Cet article présente une nouvelle plateforme d'anonymisation de données basée sur Shiny et à faible codage qui permet aux chercheurs, particulièrement dans les contextes à ressources limitées, de protéger les informations sensibles et de garantir l'utilité des données grâce à une interface intuitive, une évaluation intégrée des risques et la génération automatique de code reproductible en R, Stata et Python.

Silas Owuor Ooko, Daniel Mwanga, Bonface Ingumba, Steve Bicko Cygu, Vincent Were, Wanjiru Murigi, Nelson Mbaya, Agnes Ki (…)2026-08-24

💻 informatique

A new recurrent neural network for forecasting seasonal time series

Cet article présente un nouveau réseau de neurones récurrents inspiré des méthodes de lissage exponentiel, qui utilise un algorithme d'apprentissage basé sur l'optimisation par essaim de particules et une nouvelle fonction objectif pour atteindre une performance de prévision supérieure pour les séries temporelles saisonnières par rapport aux réseaux de neurones artificiels profonds et superficiels existants.

Eren Bas, Crina Grosan, Erol Egrioglu2026-08-24

💻 informatique

A Unified Survival Benchmark for Temporal Dropout Risk Prediction in Learning Analytics

Cet article introduit un benchmark de survie unifié et multidimensionnel pour la prédiction du risque d'abandon temporel utilisant le jeu de données OULAD, démontrant que les signaux comportementaux et temporels surpassent les attributs statiques tout en soulignant la nécessité de séparer les familles de modèles pour éviter les artefacts d'évaluation.

Rafael da Silva, Jeff Eicher, Gregory Longo2026-08-24

💻 informatique

Robust Multimodal Sentiment Recognition Using Facial Expressions, Heart Rate Variability and Speech Signals

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond multimodal robuste qui fusionne les expressions faciales, la variabilité de la fréquence cardiaque et les signaux vocaux à l'aide de CNN, de BiLSTM et d'ECAPA-TDNN avec une carte auto-organisatrice pour la fusion des caractéristiques, atteignant une précision de 98,6 % dans la reconnaissance de sept états émotionnels et surpassant de manière significative les modèles de base unimodaux.

Nithya T, Vasuki C, Kavitha Venkatachalam, Mohanasaranya S2026-08-24

💻 informatique

Motion-Aware Multimodal Music Recommendation from Human Dance Dynamics

Cette étude propose un cadre multimodal qui exploite la dynamique du mouvement de danse humaine, extraite des points de repère de pose dans des vidéos de danse, pour améliorer la recommandation musicale personnalisée en alignant mieux les pistes suggérées avec les préférences rythmiques incarnées et les états affectifs des utilisateurs.

Priyanka H, Tejaswini Mallavarapu, Manjula Rao2026-08-24

💻 informatique

Visual distinctiveness drives memorization beyond rarity in fine-tuned medical imaging models

Cette étude révèle que la distinction visuelle, plutôt que la rareté seule, est le principal moteur de la mémorisation et de la vulnérabilité à l'inférence d'appartenance dans les modèles d'imagerie médicale affinés, démontrant que le préentraînement dans le domaine médical ne parvient pas à atténuer ces risques tandis que le DP-LoRA les réduit efficacement.

Santhosh Parampottupadam, Sinem Sav, Dimitrios Bounias, Saikat Roy, Klaus Maier-Hein, Adam Dziedzic, Franziska Boenisch (…)2026-08-24

💻 informatique

Feature Calibration for Camera Bias Elimination inUnsupervised Person Re-Identification

Cet article propose la Calibration de Caractéristiques pour l'Élimination du Biais de Caméra (FCBE), un cadre qui atténue le biais induit par la caméra dans la ré-identification de personnes non supervisée grâce à une calibration métrique sensible au style et une calibration de la médiane sensible à la distribution, améliorant ainsi la fiabilité du regroupement et atteignant des performances de pointe sur les ensembles de données Market-1501 et MSMT17.

Yueyi Xue, Shuxian Liu2026-08-24

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