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💻 informatique

FedSS: Shareability-Aware Privacy-Preserving Federated Learning for Sports Recognition

Le document propose FedSS, un cadre de travail sensible à la partageabilité pour l'apprentissage fédéré à confidentialité différentielle dans la reconnaissance sportive, qui partage sélectivement des sémantiques sportives transférables tout en conservant localement le contexte spécifique au client afin d'atténuer la distorsion de l'écrêtage et d'améliorer le compromis entre confidentialité et utilité.

Jiahui Lin, Jie Wu, Ke Sun, Yuanyuan Huang2026-10-21
💻 informatique

Repair Evidence Resolution: Separating Prediction, Structural Resolution, and Transfer in Automated Patch Correctness Assessment

Cet article introduit la Résolution de l'Évidence de Réparation (RER), un cadre qui déplace l'évaluation de la correction des correctifs automatisés d'une approche purement prédictive vers une analyse structurelle déterminant si l'évidence peut effectivement séparer les réparations correctes des incorrectes, révélant que même les évaluateurs performants s'appuient souvent sur des preuves qui ne parviennent pas à résoudre des revendications de réparation spécifiques.

2026-10-21
💻 informatique

Coal Mine Drill Pipe Detection Algorithm Integrating Large-Kernel Separation and Coordinate Locking Mechanisms

Cet article propose un algorithme de détection de tiges de forage léger basé sur YOLO11n pour les environnements complexes des mines de charbon souterraines, qui intègre une attention par noyau séparable de grande taille (Large Separable Kernel Attention) et une attention de coordonnées (Coordinate Attention) pour renforcer la robustesse des caractéristiques face à l'occlusion et aux variations de luminosité, ainsi qu'une perte InterpIoU pour améliorer la précision de la régression pour les cibles élancées, atteignant une généralisation supérieure, des taux de manqués réduits et des vitesses d'inférence en temps réel élevées.

Canjun Xiao, Zaisheng Jiang, Chenyu Wang, Junxiang Yang, Siliang Zheng, Youping Li, Dongdong Chen, Shengrong Xie2026-10-21
💻 informatique

An LLM-based Technique for Detection of Code Clones Across Open Source Microservice Repository Forks

Cette étude démontre qu'un pipeline basé sur la RAG utilisant le LLM Codestral-22B avec un prompting continu en few-shot identifie efficacement les clones de code sémantiques et les modèles de réutilisation dans les forks de microservices open-source, surpassant les outils traditionnels basés sur la syntaxe malgré les limitations actuelles en matière de rappel.

Jamie Kemman, Shreya Nakum, Alexander Bakhtin, Matteo Esposito, Tomas Cerny, Valentina Lenarduzzi, Davide Taibi2026-10-21
💻 informatique

Hypergraph Dangling Centrality: Structural Vulnerability and Centrality-Guided Overlapping Community Discovery

Cet article introduit la centralité de flottement d'hypergraphe (HDC) en tant que mesure de l'importance des sommets basée sur la perturbation et l'exploite pour guider le cadre de percolation d'hyperarêtes guidée par la centralité de flottement (DC-HPC), lequel démontre une performance supérieure dans l'identification de communautés chevauchantes structurellement significatives par rapport aux méthodes de référence à travers des ensembles de données du monde réel.

Ubaida Fatima2026-10-21
💻 informatique

FDMA-Net: Four-directional Mamba alignment for tiny object detection in visible and thermal imagery

Pour relever les défis du désalignement spatial et de la limitation de détails dans la détection de petits objets au sein d'images aériennes appariées visibles et thermiques, les auteurs proposent FDMA-Net, un nouveau cadre présentant un module d'alignement Mamba à quatre directions pour l'alignement des caractéristiques cross-modales, un mécanisme d'amélioration des détails thermiques pour préserver les détails spatiaux fins, et une tête de distribution centre-taille pour une localisation précise, qui atteint des performances de pointe sur les benchmarks RGBTDronePerson et VTUAV-det.

Sungju An, Siwoo Kim, Jhonghyun An2026-10-21
💻 informatique

An Improved Multi-objective Centered Collision Optimization Algorithm IMOCCO and Its Engineering Applications

Cet article propose l'algorithme Improved Multi-objective Centered Collision Optimization (IMOCCO), qui intègre la collision de caractéristiques de variété, la collision de restitution de masse et le guidage de parcimonie angulaire pour surpasser de manière significative les méthodes existantes sur les bancs d'essai standards et les applications d'ingénierie.

Yanyin Sun, Yuqi Chen2026-10-21
💻 informatique

Separable Yet Inseparable: An EEG-oriented Head for Transformer-based Time-Series Generative Adversarial Networks

L'article propose EEGGAN-SepH, un réseau antagoniste génératif basé sur un transformeur et enrichi d'une tête de sortie séparable pour mieux modéliser la dynamique locale de l'EEG, ainsi qu'un pipeline d'évaluation utilisant des extracteurs de caractéristiques spécifiques à l'EEG qui démontre une fidélité et une utilité des données supérieures par rapport aux méthodes existantes.

Giorgio Scavalli Veccia, Alessio Fagioli, Marco Cascio, Marco Raoul Marini, Gianluca Foresti2026-10-21
📈 économie

From Data-Driven Personalization to Culturally Adaptive Merchandising: A Systematic Review and the CAMI-DM Framework

Cet article comble la lacune de la personnalisation culturellement sensible en effectuant une revue systématique de la littérature existante et en proposant le cadre CAMI-DM, une architecture intégrative qui combine les données comportementales avec le contexte culturel et l'optimisation spatiale pour permettre un marchandisage adaptatif et culturellement conscient à travers les environnements de vente au détail physiques, numériques et phygitaux.

CLAUDE ISSA NOMBRE, KOUADIO PROSPER KIMOU, TANON KODJO2026-10-21
💻 informatique

A Two Timescale Probabilistic State-Space Framework for Multimodal Affect Estimation and Uncertainty Aware Expressive Behavior in Humanoid Robots: A Monte Carlo Simulation Study

Cette étude propose et évalue un cadre d'espace d'états probabiliste à deux échelles de temps qui fusionne des signaux affectifs multimodaux avec un contrôle sensible à l'incertitude pour améliorer la réactivité des robots humanoïdes, démontrant via une simulation de Monte Carlo que le filtrage de Kalman à porte et la cartographie d'affichage pondérée par la confiance réduisent significativement les erreurs d'estimation et le tremblement comportemental par rapport aux méthodes de référence.

Viraj Gajera2026-10-21