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💻 informatique

Adversarial Evaluation of a Two-Layer Anonymization Pipeline Against Record-Linkage Attacks

Cet article évalue empiriquement la sécurité d'un pipeline d'anonymisation à deux couches combinant des contraintes de confidentialité syntaxiques pour les données au niveau de l'enregistrement avec la confidentialité différentielle pour les requêtes agrégées face à des attaques de liaison de données réalistes, démontrant que l'absence de garantie formelle conjointe nécessite une évaluation directe par des adversaires à travers divers ensembles de données et scénarios de connaissances.

Mohammed Sayim Khalil2026-08-21
💻 informatique

Applied Mathematical Robustness Analysis of Maximum-Likelihood Pairwise Ranking for Comparison-Driven Intelligent Systems

Cet article étudie la robustesse des estimateurs de classement par paires de maximum de vraisemblance face à des perturbations coordonnées et à budget contraint en utilisant l'heuristique de l'attaque par sélection de sous-ensemble adaptative (ASSA), révélant que la fragilité du classement est hautement dépendante des données et sensible au régime plutôt qu'universellement prévisible.

Junyi Yao, Zihao Zheng, Jiayu Long2026-08-20
💻 informatique

TDCO-Net: A Triple-Dynamic Collaborative Optimization Network for Multimodal Sentiment Analysis

Le papier propose TDCO-Net, un réseau d'optimisation collaborative à triple dynamique (Triple-Dynamic Collaborative Optimization Network) qui améliore l'analyse de sentiment multimodale en intégrant un apprentissage auxiliaire modal dynamique, un étalonnage de la polarité visuelle-acoustique basé sur KAN, et une sélection d'échantillons pilotée par la confiance afin de traiter efficacement les variations de fiabilité des modalités et le bruit des échantillons limites.

Minjie Tang, Lin Xie, Wei Li2026-08-20
💻 informatique

CAMF-Zero: Contradiction-Aware Reasoning for Zero-Day Threat Detection in Federated Multi-Cloud Environments

Cet article propose CAMF-Zero, un cadre de raisonnement sensible aux contradictions qui exploite un nouveau score de contradiction sensible à la cohérence (CACS) pour détecter les menaces de type « zero-day » dans les environnements multi-nuages fédérés en évaluant explicitement les désaccords sémantiques entre des sources de télémétrie hétérogènes, améliorant ainsi considérablement le rappel de détection et réduisant les faux positifs par rapport aux méthodes existantes.

Deafallah Alsadie, Ahmed Alzahrani2026-08-20
💻 informatique

A Robust and Explainable Multimodal Fusion Framework for Emotion Recognition Using Visual–Textual Feature Learning and Ensemble Optimization

Cet article propose un cadre de fusion multimodale robuste et explicable qui intègre des caractéristiques visuelles et textuelles avec une approche d'apprentissage d'ensemble empilé pour atteindre une précision de pointe (98,41 %) dans la reconnaissance des émotions, surpassant les méthodes unimodales tout en assurant l'interprétabilité grâce à SHAP et LIME.

Siyu Jia, Xiaoqing Xiaoqing Tang2026-08-20
💻 informatique

Classification of butterfly species with improved models based on transfer learning method of convolutional neural networks

Cet article propose une méthode GDD-TL robuste, qui améliore l'apprentissage par transfert avec des couches spécifiques pour atteindre une précision de 94,33 % dans la classification des espèces de papillons, surpassant les architectures CNN standards et démontrant une forte généralisation à travers divers ensembles de données.

Mustafa Serhat Ozdemir, Huseyin Hakli2026-08-20
💻 informatique

Predicting Replication from Domain-Stripped Fingerprints, Where Citations Fail

Cet article démontre qu'une empreinte de modèle de langage transparente et dépouillée de son domaine, dérivée uniquement des résumés, surpasse de manière significative les métriques basées sur les citations pour prédire la réplicabilité de la recherche en isolant un axe distinct de « vérifiabilité », expliquant ainsi pourquoi les citations échouent en tant que substitut de la robustesse scientifique.

Eryk Kulikowski2026-08-20
💻 informatique

Building a clinical and academic health research network using data science and artificial intelligence

Cette étude démontre que l'utilisation de la science des données et de l'intelligence artificielle pour analyser systématiquement les métadonnées de publications et construire des modèles basés sur des graphes constitue une alternative évolutive, efficace et impartiale aux méthodes manuelles pour la création de réseaux de recherche clinique et académique en santé axés sur l'alcool, l'addiction et la santé mentale dans le nord de l'Angleterre.

Hope James Ekpa, Thomas Phillips, William Stephen Jones2026-08-20
💻 informatique

Diffusion-Augmented State-Space Learning for Pericardial Effusion Segmentation in Echocardiography: A Multicenter Model-Development Study with External Image-Source Evaluation

Cette étude multicentrique présente un nouveau cadre combinant un modèle de diffusion guidé par un a priori de Gabor pour l'augmentation de données synthétiques et un réseau de segmentation basé sur un espace d'états, qui ont collectivement amélioré la précision de la délimitation de l'épanchement péricardique et démontré une robustesse de généralisation à travers des ensembles de données échocardiographiques internes et externes.

xiangtong huang, Yuchen Qin, Jing Zhang, Bihan Tang, Qi Chen2026-08-20