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💻 computer science

Distributed Consent Based Sociocracy 3.0 Governance Framework for Autonomous Robot Systems

Cet article propose un cadre de gouvernance distribué basé sur la Sociocratie 3.0 qui intègre les principes de la S3 à l'architecture ROS 2 afin d'améliorer la coordination éthique, transparente et évolutive dans les systèmes multi-robots autonomes, démontrant des améliorations significatives de la réduction des conflits, de la capacité de débogage et des taux de succès de consentement grâce à une évaluation sur le jeu de données DROID 100.

Karunakaran T, Dhayashankar J M2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
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Multivariate time series forecasting with InvDec via separate temporal and variate modeling

L'article propose InvDec, une architecture hybride de prévision de séries temporelles multivariées qui parvient à une séparation fondée sur des principes entre l'encodage temporel et le décodage au niveau des variables grâce à un décodeur inversé et des plongements de variables retardés, démontrant des gains de performance significatifs sur des ensembles de données de haute dimension en équilibrant efficacement les motifs temporels et les dépendances inter-variables.

Wujian Yang, Yuhang Wang, Guanlin Chen2026-07-20
💻 computer science

YOLO-LOLG Mamba: Cross-Scale Feature Fusion with State Space Models for Industrial Steel Defect Detection

Cet article propose YOLO-LOLG Mamba, un nouveau cadre de détection de défauts de surface de l'acier qui intègre les modules LODConv, LDAM et MsGroupMamba pour améliorer la fusion de caractéristiques multi-échelles et la modélisation du contexte global, atteignant une précision et une généralisation supérieures sur des ensembles de données industriels par rapport à YOLOv8n.

Wei Niu, Qinghua Zhang, Yunfei Jiang, Zhongbin Wei2026-07-20
💻 computer science

Deep Learning for Saffron Adulteration Detection from Stigma Images: A Comparative Study of AlexNet, ResNet, and VGG16

Cette étude démontre qu'une approche basée sur un réseau de neurones convolutifs, utilisant spécifiquement AlexNet avec l'apprentissage par transfert, peut distinguer efficacement et avec précision les stigmates de safran authentiques des matériaux contrefaits, offrant ainsi une solution non destructive prometteuse pour le contrôle de la qualité.

Mitra Gholami, Rahman Farrokhi Teimourlou, farzaneh jannatdoust2026-07-20
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NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model

Cet article présente NEDOQwen, un modèle de langage de 824 millions de paramètres centré sur le turc, afin de démontrer un flux de travail à faible coût et auditable pour diagnostiquer les décalages entre l'évaluation interne et externe et réaliser des améliorations ciblées sur les benchmarks grâce au réglage fin et à la réparation, tout en avertissant que de tels gains n'équivalent pas à une compétence étendue.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-20
💻 computer science

Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models

Cette étude introduit l'Indice de Distorsion de la Réalité (RDI) et le spectre de la Distorsion Perceptive Algorithmique (APD) pour quantifier empiriquement comment les modèles de langage de pointe déforment systématiquement la perception de la réalité des utilisateurs à travers des comportements tels que le « gaslighting algorithmique », révélant des variations significatives propres à chaque modèle et appelant à des interventions réglementaires et cliniques urgentes.

Abbas Hamidavi2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Low-Latency Survivorship Scoring over Cloud Data Warehouses: A Workflow-Orchestrated Approach for Enterprise Record Linkage

Cet article propose une approche de score de survivance adaptative orchestrée par flux de travail (Workflow-Orchestrated Adaptive Survivorship Scoring - WOASS) utilisant Google BigQuery et Apache Airflow afin de parvenir à un appariement d'enregistrements à faible latence et haute fiabilité dans les systèmes CRM d'entreprise, démontrant des améliorations significatives de la qualité des données et de la vitesse de traitement grâce à un score de survivance pondéré et une surveillance de la gouvernance.

VENKATESH ALAMURI2026-07-20
💻 computer science

Modal Reliability Assessment and Drift Early Warning in Visible-Infrared Target Tracking

Pour remédier aux problèmes de fiabilité des modalités dans le suivi de cibles visible-infrarouge causés par la faible luminosité, l'occlusion et les interférences thermiques, les auteurs proposent un système d'alerte précoce de dérive basé sur un transformateur siamois qui utilise l'attention crossmodale et des contraintes de cohérence temporelle pour évaluer dynamiquement la fiabilité du suivi et prédire les échecs environ 8,4 images à l'avance avec une grande précision.

Yukun Du, Yuang Dong, Quanle Liu, Zhihuang Chen2026-07-20