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💻 informatique

Complexity-Aware Model Selection for Structural Simulation Surrogates: Defining the Boundary Between Descriptor Models and Mesh-Based Graph Neural Networks

Cette étude établit un cadre de sélection de modèles sensible à la complexité pour les substituts de simulation structurelle en démontrant que, si les modèles basés sur des descripteurs suffisent pour les géométries simples, les réseaux de neurones sur graphes basés sur le maillage deviennent nécessaires et nettement plus précis à mesure que la complexité topologique augmente, définissant ainsi une limite graduée pour le choix du substitut optimal.

Pancho Dachkinov, Tanio Tanev2026-08-19
💻 informatique

Individualized Machine Learning–Grounded Large Language Models for Within-Person Simulation of Physical Activity Psychological Mechanisms and Behavior in Adults with Prehypertension: A Methodological Evaluation

Cette évaluation méthodologique démontre que l'intégration de règles comportementales individualisées dérivées de l'apprentissage automatique dans les invites de modèles de langage de grande taille améliore la simulation des schémas d'activité psychologique et physique intra-individuels chez les adultes en préhypertension, bien que l'approche hybride n'ait pas surpassé la précision prédictive des modèles d'apprentissage automatique dédiés à chaque participant pour les résultats d'exercices structurés.

Haoming Ma, Zihao Liu, Runyuan Pei, Zhining Yang, Yuyang Zhang, Meihua Piao2026-08-19
💻 informatique

Auditable AI Assisted Semantic Completion Supports Metadata Enhancement in Digital Cultural Heritage Collections

Cette étude présente et évalue un flux de travail assisté par l'IA, auditable et reproductible, qui exploite les techniques de cooccurrence et de propagation de labels pour améliorer efficacement les métadonnées éparses et inégales des collections du patrimoine culturel numérique, atteignant des taux de rappel élevés pour les labels manquants de type d'objet, de matériau, de sujet et de classification.

Ziqi Shen2026-08-19
💻 informatique

Enhancing RD-BIBD Key Pre-distribution with Permutation Aware Node Assignment in Fog Computing

Cet article propose un schéma de prédistribution de clés hiérarchique et sécurisé pour les réseaux IoT assistés par le brouillard qui renforce la résilience contre les attaques par capture physique de nœuds en intégrant des structures combinatoires basées sur le design résiduel à un mécanisme de permutation aléatoire afin d'obscurcir la correspondance déterministe entre les blocs cryptographiques et les nœuds physiques, tout en maintenant une faible surcharge et une connectivité élevée.

Majid Tajeri2026-08-19
💻 informatique

A Context-Aware Machine Learning Framework for Energy Anomaly Detection and Explainability in Hospital Equipment

Cet article propose un cadre d'apprentissage automatique sensible au contexte combinant les forêts d'isolement (Isolation Forests), les forêts aléatoires (Random Forests) et l'explicabilité SHAP pour détecter et interpréter les anomalies énergétiques des équipements hospitaliers, atteignant une précision supérieure et de faibles taux de fausses alarmes, validés sur des ensembles de données réels et synthétiques.

Jayanthi K, Jayasudha V, Aruna S K, Jothi Arunachalam S, Nagaraj Ashok2026-08-19
💻 informatique

Multi model deliberation improves the stability of automated scoring by large language models across genres and assessment contexts

Cette étude démontre qu'un cadre de délibération multi-modèles, où trois grands modèles de langage chinois hétérogènes échangent de manière itérative des scores et des justifications, améliore significativement la stabilité et la précision de l'évaluation automatisée de dissertations à travers divers genres et contextes d'évaluation, tout biais systématique résultant pouvant être efficacement corrigé par un étalonnage standard ancré sur l'humain.

Xiaoying ZHENG, Benhui CHEN, Yuqing CHEN, Yun YANG2026-08-19
💻 informatique

AI Acceptance and Digital Transformation as Predictive Drivers of University Sustainability Using a Hybrid Machine Learning Model

Cette étude utilise des données d'enquête provenant de 178 cadres universitaires thaïlandais et un nouveau modèle d'apprentissage automatique hybride SA-Optuna-Stack pour démontrer que la transformation numérique et l'acceptation de l'IA sont des moteurs prédictifs significatifs de la durabilité organisationnelle dans l'enseignement supérieur en Asie du Sud-Est, identifiant les compétences du personnel et les réseaux externes comme des leviers clés tout en fournissant un outil de haute précision pour le suivi des résultats institutionnels alignés sur les Objectifs de développement durable des Nations Unies.

Seerungrat Sudsomboon, Yuthachai Krokaew, Pawarisa Seangkham, Sutana Boonlua2026-08-19
💻 informatique

GADE-YOLO: An Efficient Geometry-Adaptive Network for Industrial Wood Surface Defect Inspection

Cet article propose GADE-YOLO, un réseau géométrique adaptatif efficace basé sur YOLOv11n qui intègre l'amélioration adaptative des caractéristiques multi-échelles, le renforcement des bords et des modules de convolution déformable pour surmonter efficacement les interférences du grain du bois et les morphologies de défauts irrégulières, atteignant une précision supérieure et une performance légère pour l'inspection en temps réel des défauts de surface du bois en milieu industriel.

Mengyang Wu, Huijian Han, Lei Li2026-08-19
💻 informatique

Agri-GAC-CoC: A Domain-Situated Chain-of-Checks Framework for Generative AI Feedback in Higher Agricultural Education

Le document introduit Agri-GAC-CoC, un cadre de « Chain-of-Checks » spécifique à un domaine pour l'IA générative qui surpasse de manière significative le prompting zero-shot, basé sur des rubriques, et le Chain-of-Thought standard dans la génération de commentaires valides et exploitables pour l'écriture agricole en privilégiant les contrôles de domaine ancrés dans la tâche plutôt que la fluidité de surface.

Yurun Wang, Moyu Zhong2026-08-19