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💻 informatique

Achieving Pareto-Optimal Sequencing for Real-Time Database Synchronization via Strategy-Level Reinforcement Learning

Le document propose UniPAS, un cadre d'apprentissage par renforcement au niveau de la stratégie qui élimine le goulot d'étranglement du classificateur dans la synchronisation des bases de données en intégrant directement la conscience de l'urgence dans la fonction de récompense, permettant ainsi à un réseau Q profond de naviguer dynamiquement sur la frontière de Pareto entre l'équité et l'urgence sans dépendre d'une catégorisation grossière des événements.

Mingqi Wu, Guoying Lin, Jingxu Yang, Yuan Ai, Guang Zeng, Jitian Li, Datong Chen2026-08-19
💻 informatique

Governing AI Data-Centre Resources Before Consumption: The ZERO Framework

Ce document introduit le cadre ZERO, un modèle de gouvernance opérationnelle qui déplace la prise de décision relative à la durabilité des centres de données d'IA en amont en imposant des contraintes d'admissibilité multi-ressources avant l'exécution de la charge de travail, privilégiant ainsi la disponibilité globale des ressources par rapport aux mesures d'efficacité a posteriori.

Maria Kollia2026-08-19
💻 informatique

Development of a Rapid Assessment Method for Responsible Use of Generative AI in Scientific Research: Application to the Ugandan Research Context

Cet article présente RAM-GenAI, une méthode d'évaluation rapide et pratique conçue pour évaluer l'utilisation responsable de l'IA générative dans la recherche scientifique au sein de contextes à revenus faibles et intermédiaires comme l'Ouganda en se concentrant sur cinq domaines clés : la transparence, la vérification, la responsabilité des données, la supervision humaine et la reproductibilité.

Omara innocent2026-08-19
💻 informatique

Detection of the Malicious URL Using the Language Models

Cet article propose d'utiliser des modèles de langage, particulièrement BERT, pour capturer la signification sémantique des expressions dans les URL malveillantes, atteignant une amélioration significative de la précision de la classification multiclasse jusqu'à 99,7 % par rapport aux méthodes traditionnelles qui reposent uniquement sur des caractéristiques lexicales et statistiques.

Samira Shirmohammadi, Amir Jalaly Bidgoly, Sanaz Allami Farsi, Faezeh Alizadeh2026-08-19
💻 informatique

AI-Assisted Style-Specific Martial Arts Pose Assessment and Training Guidance: A Formalized Closed-Loop Framework with Computational Validation

Cette étude présente un cadre en boucle fermée, formellement fondé, qui exploite la recherche en science de la conception (Design Science Research) et une pondération dérivée de la méthode AHP spécifique à chaque style pour surmonter les limites de l'évaluation uniforme dans l'entraînement d'arts martiaux assisté par l'IA, permettant ainsi une évaluation de la posture en temps réel et réduisant considérablement les écarts grâce à un feedback correctif fondé sur la connaissance à travers cinq styles distincts d'arts martiaux chinois.

Bangming Wei2026-08-19
💻 informatique

AURA: Blockchain-Enabled Privacy-Preserving Edge Computing via Zero-Knowledge Proof Aggregation

AURA est un framework de ZK-Rollup assisté par l'edge qui permet des transactions IoT respectueuses de la vie privée en déchargeant les calculs cryptographiques lourds vers des nœuds edge et en utilisant un nouveau protocole d'agrégation par arbre binaire pour compresser 64 preuves au niveau des dispositifs en une seule vérification on-chain à faible coût et économe en énergie.

Haofeng Guo, Jun Zhou, Xiaolei Dong, Zhenfu Cao2026-08-19
💻 informatique

A Comprehensive Evaluation of Distributional Shift and Concept Drift Across Preprocessing Configurations, Domain Adaptation, and Representation Learning in GDM Prediction

Cette étude démontre que malgré une expérimentation approfondie de diverses stratégies de prétraitement, de modèles d'apprentissage automatique classiques, de techniques d'adaptation de domaine et de cadres d'apprentissage profond contrastif, les modèles de prédiction du diabète gestationnel (DG) entraînés sur des cohortes à population unique échouent universellement à se généraliser à travers différents contextes cliniques en raison d'une dérive de concept sévère dans la relation conditionnelle P(Y∣X)P(Y \mid X), la performance n'étant récupérable que lorsque les données d'entraînement incluent à la fois les populations sources et cibles.

Sinda Besrour, Ghazal Rouhafzay, Latifa Saidi2026-08-19
💻 informatique

When the Device Decides: Calibration-Conditioned Suitability Estimation for Hybrid QAOA–Classical Max-Cut Pipelines

Ce document démontre que les modèles de bruit conditionnés par étalonnage révèlent que le QAOA de profondeur 1 est universellement inférieur aux heuristiques gourmandes classiques sur tous les exemples de Max-Cut testés et toutes les générations de dispositifs IBM, tout en établissant que la pertinence du dispositif est prévisible à partir de la topologie du graphe mais indiscernable entre les puces saines individuelles d'une même génération, affinant ainsi le cadre QSE pour prioriser la sélection du matériel au niveau de la génération plutôt que l'optimisation par dispositif.

Boddu Rohan2026-08-19
💻 informatique

MetaFiLM-HTR: Writer-Adaptive Meta-Learning with FiLM Conditioning for Historical and Multilingual Handwritten Text Recognition

Ce document propose MetaFiLM-HTR, un cadre de méta-apprentissage adaptatif au scripteur qui combine le FOMAML avec le conditionnement FiLM et un routage explicite du gradient pour permettre une adaptation rapide lors du test pour la reconnaissance de textes manuscrits historiques et multilingues, atteignant des réductions significatives du taux d'erreur de caractères à travers divers ensembles de données grâce à une architecture optimisée et des tâches auxiliaires auto-supervisées.

Gaurav Harit2026-08-19