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💻 informatique

Prototype-aware Channel-Selective Spatial Interaction for Semi-supervised Medical Image Segmentation

Cet article propose le Prototype-aware Channel-Selective Spatial Interaction (PCSI), un cadre enseignant-élève pour la segmentation d'images médicales semi-supervisée qui exploite des mémoires de prototypes premier plan-arrière-plan découplées pour guider la sélection de canaux et l'affinement des caractéristiques spatiales, atteignant ainsi une performance supérieure avec des données étiquetées limitées.

Jiaqi zhang, Yun Jiang, Yutong Yao, Kunyi Zhu, Xijie Wang, Xiuxiu Tian2026-08-20
💻 informatique

EMA-Det: Hardware-Aware Edge Verification for Two-Stage UAV Detection

Cet article présente EMA-Det, un réseau de vérification de régions à sortie précoce et sensible au matériel pour la détection par drone en deux étapes qui privilégie le rappel par rapport au mAP afin de surmonter les goulots d'étranglement du système, atteignant une performance supérieure sur les appareils de bord et démontrant la nécessité d'un entraînement spécifique au domaine pour les applications thermiques-IR.

Enes Mert AYDIN, Osman TOKLUOGLU, Enver CAVUS2026-08-20
💻 informatique

Semantic Spectrum: Fault Localization via Method Behavioral Divergence

Cet article propose la localisation de fautes basée sur le spectre sémantique (SSFL), une approche au niveau de la méthode qui exploite les distributions de valeurs de sortie à l'exécution pour construire des spectres sémantiques, atteignant une précision de localisation de fautes supérieure aux techniques traditionnelles basées sur le spectre, basées sur l'apprentissage et basées sur les LLM, sans nécessiter d'entraînement de modèle ni de raisonnement en ligne.

Tu Peng, Xianju Zheng, Yin Kuang, Abdelmounaim Mekaoui, Yazhi Yang, Ling Xiong2026-08-20
💻 informatique

Persistence-Weighted Descriptors: A Topologically Stable Local Feature Representation for Deformation-Robust Image Matching

Cet article introduit PW-Desc, un descripteur de caractéristiques locales topologiquement stable qui privilégie des garanties de stabilité mathématiquement prouvées sous les perturbations et les transformations photométriques par rapport à la précision brute d'appariement, ce qui le rend spécifiquement adapté aux applications critiques pour la sécurité telles que le recalage médical et l'analyse forensique, malgré un retard par rapport aux méthodes d'apprentissage de pointe dans les tests de performance de référence.

Md Hasibuzzaman2026-08-20
💻 informatique

Bottleneck-aware explainable learning-to-dispatch improves simulated throughput in dynamic flexible manufacturing systems

Le document présente le Bottleneck-aware Explainable Learning-to-Dispatch (BA-XLD), une politique de priorité interprétable qui améliore considérablement le débit, réduit les retards et minimise les temps de configuration dans les systèmes de fabrication flexibles dynamiques en exploitant des contributions de caractéristiques additives apprises pour s'adapter aux perturbations stochastiques.

Muhammad Rafay Ikram2026-08-20
💻 informatique

Service-preserving carbon- and water-aware resource allocation for geo-distributed AI inference

Cet article propose un cadre lexicographique à deux étapes, piloté par les traces, pour l'inférence d'IA géo-distribuée qui donne la priorité à la faisabilité du service tout en optimisant les émissions de carbone sous des contraintes physiques d'eau strictes, démontrant des compromis environnementaux significatifs et fournissant un benchmark reproductible pour l'allocation durable des ressources.

Qian Zhang, Shengyu Sheng, Tongna Liu2026-08-20
💻 informatique

Target-Adaptive Probability Calibration for Reliable Student Risk Prediction under Cross-Module Dataset Shift

Cette étude démontre que l'utilisation de quantités modestes de données historiques du domaine cible pour le calibrage de probabilité adaptatif au domaine cible améliore significativement la fiabilité et l'interprétabilité des prédictions de risque des étudiants basées sur l'IA à travers des cours subissant des décalages de données, sans compromettre la performance de classement.

Qiuying Li, Jianqiang Tan2026-08-20
💻 informatique

Mapping social determinants of health in NIH research funding with large language models

Cette étude démontre que les grands modèles de langage affinés, particulièrement ModernBERT-base, surpassent de manière significative les méthodes traditionnelles par mots-clés et les approches zero-shot pour la classification des déterminants sociaux de la santé au sein des récits de subventions du NIH, tout en identifiant le calibrage des seuils comme une stratégie critique pour traiter le déséquilibre des étiquettes.

Yuxin Zhao, Zhuo Chen2026-08-20
💻 informatique

Interventional Causal Structure Discovery for Domain-Invariant Operating-Condition Classification in Multimodal Robotic Manufacturing

Ce document introduit le Cadre Causal Interventionnel pour la Maintenance Basée sur l'État (IC-CBM), qui exploite la découverte causale interventionnelle et la normalisation des résidus structurels pour surmonter le surapprentissage associatif dans la fabrication robotique multimodale, atteignant une classification des conditions de fonctionnement robuste et invariante au domaine avec une précision et une exactitude hors distribution significativement améliorées par rapport aux bases de référence corrélationnelles traditionnelles.

Md Omar Al Javed, Matthew Taylor, Vivekanand Naikwadi, Ayantha Senanayaka2026-08-20
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Diagnosing Causal Credibility of Machine Learning Explanations: A Dual- SHAP Attribution Framework Applied to Social Survey Data

Cet article introduit un cadre de double SHAP qui distingue les relations de corrélation et de causalité dans les explications de l'apprentissage automatique en comparant les attributions conditionnelles et interventionnelles, démontrant son efficacité pour diagnostiquer la crédibilité causale à travers divers résultats d'enquêtes sociales.

Shidong Li2026-08-20