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💻 informatique

Research on Enterprise Cost Prediction Method Based on Improved Informer Model

Ce document propose un modèle amélioré basé sur l'Informer, incorporant un algorithme de débruitage dynamique fondé sur l'écart type et un mécanisme d'échantillonnage adaptatif sensible à la volatilité afin d'améliorer la précision et la stabilité des prédictions de coûts d'entreprise, démontrant une performance supérieure aux méthodes existantes sur des ensembles de données d'entreprises et de référence.

Nan Ban, Li Cao, Yiping Yuan, Feng Tan, Jingjing Li2026-08-10
💻 informatique

CLEM: A Behavior-Centric Software Quality Measurement Framework for Structural Change Monitoring

Cet article introduit CLEM, un cadre de qualité logicielle centré sur le comportement qui mesure l'absorption des changements structurels via des heuristiques de contrôle de version afin de classifier les activités de développement et de générer des métriques neutres ou pondérées par le contexte, démontrant sa capacité à distinguer les motifs structurels à travers divers dépôts tout en montrant une corrélation limitée avec la prédiction de défauts.

Qunhui Zhang, Jianguo Yao, Yifan Zhang2026-08-10
💻 informatique

Research on Readability Rating Methods for English Texts Based on Artificial Intelligence

Cette étude propose un cadre basé sur l'IA qui intègre des plongements sémantiques dérivés de RoBERTa à des caractéristiques linguistiques conçues à la main pour surpasser de manière significative les méthodes conventionnelles dans l'évaluation de la lisibilité de textes en anglais, atteignant une précision élevée (R² = 0,9908) sur le jeu de données CLEAR.

Zhongwei Mei2026-08-08
💻 informatique

Extracting and Coding Digital Sustainability Data using Text Mining and AI: A Design Science Approach

Cette étude emploie une approche de recherche par conception (design science) pour développer et valider des artefacts semi-automatiques combinant l'exploration de textes, un dictionnaire spécialisé et des invites d'IA générative, lesquels améliorent significativement l'efficacité et l'extensibilité de l'extraction et du codage de données de durabilité numérique à partir de sources textuelles tout en maintenant un haut niveau d'accord avec le codage manuel d'experts.

Thomas Abraham, Viet Dao, Nesreen El-Rayes2026-08-08
💻 informatique

Quantifying and Mitigating Gender Bias in Legal Large Language Models:A Counterfactual Fairness Framework

Cet article audite les grands modèles de langage juridiques pour le biais de genre dans les calculs d'indemnités de licenciement abusif en Chine, révélant que l'instabilité contrefactuelle plutôt que le biais directionnel est le principal mode de défaillance, et propose deux remèdes efficaces — le Calibrage Symétrique Contrefactuel et l'Affinage sous Contrainte d'Équité — pour atténuer ces erreurs en traitant l'absence de connaissances des formules.

Yikuan Feng, Xiao Li2026-08-07
💻 informatique

A Disparity-Gated Vision-Language Prior for Metric Scale in Monocular Visual Odometry

Cet article introduit C3, un a priori de vision-langage à porte de disparité qui combine les distances rapportées par les VLM avec la triangulation à base unitaire d'une ancre sémantique suivie pour parvenir à une récupération partielle de l'échelle métrique dans l'odométrie visuelle monoculaire, démontrant une performance améliorée par rapport aux autres a priori sans vérité terrain sur les séquences KITTI tout en soulignant les conditions spécifiques de fiabilité.

Alireza Ghasemieh, Rasha Kashef2026-08-07
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AI Mentoring in Entrepreneurship Education and Early-Stage Ventures: Design Architectures and Evaluation Gaps

Cette revue systématique de la littérature portant sur 25 études révèle que la plupart des outils de mentorat par l'IA pour l'entrepreneuriat reposent sur des heuristiques conversationnelles non fondées et manquent de mémoire persistante, créant un « piège du déchargement cognitif » où une satisfaction élevée des utilisateurs est corrélée à une diminution de la pensée critique et à un développement cognitif non mesuré.

Carlos Isaacs, Maria Elizete Kunkel, Luiz Galvão Martins, Jefferson Molleri, Erkko Autio2026-08-07
💻 informatique

A Weakly Supervised Pre-processing Pipeline for Multi-Modal Image Pair Generation for Image Registration

Cet article présente un pipeline de prétraitement à supervision faible qui utilise la recherche de modèles et l'étalonnage de la taille des pixels basé sur des points de repère pour générer des paires d'images alignées à partir de modalités disparates de microscopie électronique et de microscopie optique, facilitant ainsi le recalage d'images multimodales précis et l'analyse en aval.

Daksh Daksh, Anke Kaltbeitzel, Gunnar Glaßer, Katharina Landfester, Ingo Lieberwirth2026-08-07
💻 informatique

A Hybrid Deep Reinforcement Learning Methodology for Wearable Fall Detection Integrating Temporal Convolutional Networks Transformer and Soft Actor-Critic

Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage par renforcement profond hybride qui intègre des réseaux de convolution temporelle, des encodeurs Transformer et le Soft Actor-Critic pour parvenir à une détection de chute par capteur portable respectant la vie privée, atteignant une précision de 99,0 % et une haute capacité de déploiement sur des dispositifs de bord aux ressources limitées.

samireh mahmudnezhad, Amin Babazadeh Sangar, Kambiz Majidzadeh2026-08-07
💻 informatique

Data-Environment Coverage and the Path from Narrow to General AI:A Cyber-Physical-Social-ThinkingSurvey

Cet article soutient que les limites persistantes de l'IA actuelle en matière de raisonnement causal, de cognition sociale et de composition symbolique découlent d'un manque d'environnements de données diversifiés plutôt que d'une échelle insuffisante, démontrant à travers une enquête sur quatre-vingts systèmes que l'intégration de signaux physiques, sociaux et de l'espace de la pensée est essentielle pour passer de la reconnaissance de formes étroite à l'intelligence générale.

yi peng, Huansheng Ning, Jianguo Ding2026-08-07