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💻 informatique

SimGrowNet: Efficient Neural Growth with Similarity-Based Redundancy Control

SimGrowNet est une méthode de croissance neuronale efficace inspirée de la neurogenèse humaine qui étend progressivement des modèles compacts pendant l'entraînement tout en minimisant la redondance des neurones grâce à des contraintes basées sur la similitude, améliorant ainsi la diversité des caractéristiques, atténuant l'apprentissage par raccourci et surpassant les bases de référence existantes sur de multiples jeux de données de reconnaissance d'images.

Taigo Sakai, Kazuhiro Hotta2026-08-24
💻 informatique

The Effect of Text Reuse Length and Fragmentation on Similarity Detection: A Controlled Evaluation of WordBinary

Cette étude démontre que, bien que la performance de détection de similitude textuelle de WordBinary décline systématiquement à mesure que le contenu réutilisé est fragmenté en passages plus courts, le système demeure robuste et efficace, parvenant à récupérer plus de 90 % des mots délibérément réutilisés même lorsqu'ils sont dispersés à travers de nombreux petits fragments.

Kiah Curan2026-08-23
💻 informatique

Modeling Uncertainty in Social Network

Cet article propose une méthodologie basée sur les graphes flous pour modéliser l'incertitude dans les réseaux sociaux en redéfinissant les mesures de centralité classiques, démontrant, à travers une étude de cas portant sur le corps professoral de l'Université de Téhéran, que cette approche capture des intensités de relations nuancées et produit des classements d'acteurs distincts par rapport aux modèles nets traditionnels.

Hossein Abdollahipour, S. Mahmoud Taheri2026-08-22
💻 informatique

Lightweight and rapid identification of ten head-thorax NCCT quality defects via physics-informed multi-view and multi-instance AI

L'article présente PHCTQA, un système d'IA léger et rapide qui utilise une approche d'apprentissage multi-vues et multi-instances informée par la physique pour identifier avec précision dix défauts de qualité de NCCT tête-thorax en temps réel, surpassant de manière significative les manipulateurs de radiologie débutants et réduisant les taux de réexamen dans les contextes à ressources limitées.

Wei Yang, Yin Li, Kaixing Long, Yun Wan, Junpu Qin, Chenghua Wei, Xi Li, Lv Zhu, Xiaomei Liu, Yijun Chen, Rifeng Long, J (…)2026-08-22
💻 informatique

SA-RGLP: Syntax-Aware Residual Graph Label Propagation with LLM Soft Priors for Metaphor Detection

Cet article propose SA-RGLP, un nouveau cadre qui améliore la détection de métaphores en intégrant une modélisation de l'incongruité sensible à la syntaxe avec des priors souples dérivés de LLM via la propagation de labels sur graphe résiduel afin de capturer les structures sémantiques globales et le raisonnement relationnel inter-échantillons, atteignant ainsi des résultats de pointe sur plusieurs bancs d'essai.

Xiangyi Jia, Wenzhong Yang2026-08-22
💻 informatique

When Reward Is Not Grammar: A Reward-Action Validity Audit of Deep Reinforcement Learning for English Inflection

Cet article introduit un audit de validité récompense-action pour démontrer qu'un notebook de Deep Q-Network prétendant apprendre la morphologie anglaise échoue en réalité à acquérir des règles grammaticales en raison de défauts fondamentaux dans sa fonction de récompense, l'expressivité de ses actions, l'encodage de l'état et sa méthodologie d'évaluation.

Nikesh Adhikari, Shankar Ghimire, Sagar Neupane2026-08-22
💻 informatique

CNN Regularization and Model Capacity: An Empirical Investigation of L1, L2, and Dropout in Hand Sign Image Classification

Cette étude empirique démontre que dans la classification d'images de signes de la main, l'augmentation de la capacité du CNN ne garantit pas une meilleure performance et que la régularisation par dropout, particulièrement avec des taux dépendant de l'architecture, surpasse de manière significative les pénalités L1 et L2, un modèle de taille moyenne atteignant la précision la plus élevée de 96,66 %.

Chaitanya Patil2026-08-22
💻 informatique

LMS-FAIR-India: A FAIR Compliant Synthetic LMS Interaction Dataset from a Private University for Privacy Preserving Learning Analytics

Cet article présente LMS-FAIR-India, un ensemble de données entièrement synthétiques et conforme aux principes FAIR, composé de 1,7 million d'événements d'interaction LMS provenant d'une université privée indienne, qui permet la recherche en analyse de l'apprentissage respectant la confidentialité sans utiliser de données réelles d'étudiants.

Sanjay Agal2026-08-22
💻 informatique

Coverage and Complementarity of Three Agentic AI Risk Taxonomies Across 131 Real World Incidents

Cet article évalue empiriquement la couverture et la complémentarité de trois taxonomies dominantes des risques liés à l'IA agentique (OWASP-ASI, MSFT-AIRT et NIST AI RMF) à travers 131 incidents réels afin de fournir des orientations fondées sur des preuves pour les praticiens et d'identifier des lacunes spécifiques pour les futures révisions de cadres de référence.

Shivaraman Parthasarathy2026-08-21
💻 informatique

A memetic ant colony system algorithm for multiple machine scheduling in additive manufacturing with orientation selection of parts and energy costs ​

Cet article propose un nouvel algorithme de système de colonies de fourmis mémentique intégré à une descente de voisinage variable pour résoudre le problème d'ordonnancement de machines multiples dans la fabrication additive en optimisant simultanément les coûts énergétiques, le makespan et les orientations des pièces, démontrant des améliorations d'efficacité significatives par rapport aux méthodes existantes.

JOSE CARLOS MOLINA, Ignacio Eguia, Andres Padillo, Jesus Racero2026-08-21