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💻 informatique

AutoRE-NS: An Explainable Neuro-Symbolic Reinforcement Learning Approach for Automated Requirements Engineering

AutoRE-NS est un cadre d'apprentissage par renforcement neuro-symbolique explicable qui améliore considérablement la qualité des exigences industrielles en intégrant l'analyse sémantique, la validation formelle et l'optimisation adaptative des politiques afin de résoudre les conflits, d'éliminer les doublons et d'améliorer des mesures telles que la complétude et l'atomicité.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11
💻 informatique

Using an On-Device VLM-Based Edge Computing System for Real-Time Disaster Detection

Cette étude démontre qu'un système d'informatique en périphérie embarqué utilisant un modèle vision-langage (Gemma3-4B) sur un Raspberry Pi 5 surpasse de plus de 10 % en précision une base de référence CNN affinée pour la détection de catastrophes en temps réel, tout en permettant la génération de réponses en langage naturel avec une efficacité énergétique et une indépendance réseau améliorées.

Brennan Park2026-08-11
💻 informatique

Generative Models for Signature Synthesis and Face Translation: A Comparative Study of VAE, GAN, Conditional GAN, and CycleGAN

Cet article présente une étude comparative des auto-encodeurs variationnels, des réseaux antagonistes génératifs, des GAN conditionnels et des CycleGAN à travers les tâches de synthèse de signatures, de génération d'images d'animaux et de traduction de visages en croquis, mettant en évidence leurs mesures de performance respectives, leurs forces architecturales et leurs défis d'entraînement communs.

Laiba Ameer2026-08-11
💻 informatique

Comparative Evaluation of Vision Transformer, Hybrid CNN–MLP, and Transfer-Learned ResNet-18 for CIFAR-10 Image Classification

Cette étude évalue les modèles Vision Transformer, hybride CNN–MLP et ResNet-18 par transfert d'apprentissage sur CIFAR-10, concluant que bien que le Vision Transformer apprenne des représentations significatives, le ResNet-18 par transfert d'apprentissage atteint la précision la plus élevée (88,7 %) grâce aux avantages des biais inductifs convolutionnels et du préentraînement à grande échelle dans des contextes de données limitées.

Laiba Ameer2026-08-11
💻 informatique

Eco-Efficient Cascade Architecture of Gradient-Boosted Tree Methods for Credit Card Fraud Detection

Cette étude propose et valide une architecture en cascade à deux étapes éco-efficace pour la détection de la fraude par carte de crédit qui réduit considérablement les coûts computationnels et environnementaux tout en maintenant des performances prédictives compétitives et en abaissant les coûts de classification erronée par rapport aux modèles autonomes.

Farzana Anjum Esha2026-08-11
💻 informatique

Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries: A Controlled Benchmark of Physics-Informed Features and Mamba-Based Architectures on CALCE CS2

Cet article présente un benchmark contrôlé sur les données CALCE CS2 montrant qu'un modèle GRU standard surpasse les architectures avancées basées sur Mamba pour prédire la durée de vie résiduelle des batteries lithium-ion, soulignant l'importance critique des caractéristiques informées par la physique comme la normalisation de la capacité tout en notant que les résultats actuels reflètent une évaluation basée sur un oracle plutôt qu'une performance prête pour le déploiement.

Dikshant Dikshant, Praveen Kumar Agarwal2026-08-11
💻 informatique

Decentralized AI-Powered Zero-Trust Identity and Access Management Using Blockchain and Deepfake-Resistant Multimodal Biometrics

Cet article propose un cadre de gestion des identités et des accès (IAM) décentralisé, piloté par l'IA et fondé sur le modèle Zero-Trust (DAZT-IAM), qui intègre une blockchain à permission, l'identité auto-souveraine et une biométrie multimodale résistante aux deepfakes avec une évaluation continue du risque adaptative afin d'éliminer les points de défaillance uniques et de contrer les attaques d'impersonnalisation sophistiquées.

Anithalakshmi V¹, Raja P², N Sripriya, M Lavanya2026-08-11
💻 informatique

Swin-TCN-XAI: A Hybrid End-to-End Framework for Explainable Multi-Class Brain Tumor MRI Classification

Ce document présente Swin-TCN-XAI, un cadre d'apprentissage profond hybride qui intègre les Swin Transformers et les réseaux de neurones convolutifs temporels (TCN) avec des techniques d'explicabilité multi-niveaux afin d'atteindre une précision de pointe et une interprétabilité clinique dans la classification multi-classe des IRM de tumeurs cérébrales.

Umme Sara, MSTMd. Mamu, MD IRFANUL KABIR HIRA, MD SOHAG HOSSAIN, Md. Kowsar Ahmed, Md. Mamun Ur Rashid2026-08-11
💻 informatique

QSecureMail: A QKD-Enhanced Email System with Adaptive Security Policy Engine and Hybrid QKD⊕PQC Encryption

Ce document présente QSecureMail, un système de messagerie électronique à l'épreuve du quantique qui intègre la QKD et la cryptographie post-quantique au sein d'un moteur de politique de sécurité adaptatif afin de gérer dynamiquement les niveaux de chiffrement, d'assurer la résilience contre les attaques de type « récolter maintenant, décrypter plus tard » et de fournir une attestation de sécurité transparente.

Swayam Kothekar2026-08-11
💻 informatique

PQ-SEAL, Post-Quantum Secure Embedded Architecture with Leakage-Resilient AES on Ibex RV32IMC

Cet article présente PQ-SEAL, une implémentation RISC-V bare-metal sur FPGA qui intègre une cryptographie post-quantique normalisée par le NIST avec un schéma de rekeying AES-128 résistant aux fuites, démontrant une amélioration de 31 fois de la résistance contre les attaques par analyse de puissance par corrélation sans coûts matériels supplémentaires.

Charan Kasimahanti2026-08-11