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💻 informatique

Automated reproducibility assessments in the social and behavioral sciences using large language models

Cette étude démontre que les grands modèles de langage peuvent servir d'outil de criblage évolutif pour les évaluations automatisées de la reproductibilité dans les sciences sociales et comportementales, parvenant à des conclusions qualitatives comparables à celles de réanalystes humains tout en soutenant, plutôt qu'en remplaçant, le jugement d'experts dans les audits systématiques.

Stefan Feuerriegel, Tobias Holtdirk, Pietro Marcolongo, Anna Steinberg Schulten, Felix Henninger, Stefan Rose, Sarah Bal (…)2026-08-05
💻 informatique

Quantum Diffusion with Attentive Twin-Stream Sparse Spatiotemporal for Cyberattack Detection in Smart Grids

Ce document propose le cadre de travail Deep Twin-Stream Sparse Spatiotemporal Quantum Diffusion (STQD), qui intègre des transformateurs à double flux creux (sparse twin-stream transformers), l'encodage quantique et des modèles de diffusion quantique pour détecter efficacement les cyberattaques dans les réseaux électriques intelligents, atteignant une généralisation supérieure et des scores F1 élevés sur divers ensembles de données de référence.

Ishika Adhikari, Mohsen Saffari, Arash Asrari2026-08-05
💻 informatique

An agentic multidisciplinary framework for diabetic retinopathy treatment planning

Cet article présente DRAgent, un cadre multidisciplinaire agentique qui exploite un nouveau jeu de données à grande échelle et un système multi-agents basé sur des rôles pour générer des plans de traitement de la rétinopathie diabétique supérieurs et individualisés en simulant efficacement la collaboration entre des spécialistes en ophtalmologie et en endocrinologie.

Tingting Shen, Zhiyuan Cai, Pujin Cheng, Li Lin, Meng Tian, Honghui Xia, Zhihao Jiang, Ting Zhang, Yantao Wei, Zhaoyang (…)2026-08-05
💻 informatique

A Speaker-Aware Hybrid Framework for Faithful Dialogue Summarization via Parameter-Efficient Reinforcement Learning

Cet article propose un cadre hybride paramétriquement efficace et sensible à l'interlocuteur qui combine une condensation extractive hiérarchique, une adaptation basée sur LoRA et un apprentissage par renforcement avec une nouvelle récompense d'attribution de locuteur afin d'améliorer significativement la fidélité et de réduire les hallucinations dans le résumé de dialogue tout en maintenant une qualité lexicale compétitive.

Nidhi Passi, Nitin Arvind Shelke2026-08-05
💻 informatique

Behavioral Signals of Echo Chamber Risk Around Misleading AI-Generated Videos

Cette étude analyse les signaux comportementaux provenant de plus de 1 000 000 d'interactions sur les principales plateformes de vidéos courtes pour démontrer que les modèles dynamiques d'engagement des utilisateurs, particulièrement les indicateurs de rationalité et de curiosité, sont plus efficaces que les données démographiques pour prédire l'appartenance à des chambres d'écho entourant des vidéos générées par IA trompeuses, soutenant ainsi des systèmes d'alerte précoce respectueux de la vie privée.

Yichang Gao, Paul Harrigan, Yuqi Wang, Fengming Liu2026-08-05
💻 informatique

PRLGB: Progressive Residual LightGBM for 5G Quality-of-Service Resource Allocation Prediction

Cette étude introduit le Progressive Residual LightGBM (PRLGB), un modèle d'ensemble à trois étapes qui surpasse significativement les algorithmes basés sur les arbres standards dans la prédiction de l'allocation des ressources de qualité de service 5G en apprenant efficacement les erreurs résiduelles et en fusionnant des caractéristiques sensibles à l'incertitude pour atteindre des mesures de précision supérieures.

Partho Barui, Soham Biswas, Gokulraj Pandiyan2026-08-05
💻 informatique

Building an English–Arabic Benchmark Corpus for Evaluating AI Translation of Implicit Political Meaning in U.S. Presidential Discourse

Cette étude introduit un corpus de référence anglais-arabe dérivé des discours présidentiels américains ainsi qu'un cadre d'évaluation correspondant, conçu pour évaluer systématiquement la capacité des systèmes de traduction par IA à préserver le sens politique implicite, particulièrement les stratégies d'indirection et d'évitement de noms, qui sont souvent négligées au profit de l'exactitude lexicale.

Mohammad Hanaqtah, Mheel Al-Smaihyeen, Tamadur Al-Shamayleh2026-08-05
💻 informatique

IZSafe: On-Body Deep Learning for Real-Time Firefighter Motion Recognition and Micro-Level Situational Awareness

IZSafe est un système d'apprentissage profond embarqué qui utilise des capteurs inertiels sur les porte-bouteilles d'oxygène des pompiers pour parvenir à une conscience situationnelle micro-analytique en temps réel en reconnaissant avec précision les mouvements individuels avec une précision de 93,85 % sur un microcontrôleur ARM Cortex-M4.

Ondřej Knebl, Radovan Rečka, Filip Šigut, Ivan Zelinka, Michael Machů, Miloš Kvarčák, Roman Šebesta, Jan Rozhon, Martin (…)2026-08-05
💻 informatique

Condition-Aware Multi-Scale Temporal Learning for Wind Turbine Parameter Prediction

Cette étude propose un réseau temporel à échelle multi-temporelle et à mémoire longue et courte sensible aux conditions (CA-MS-LSTNet), optimisé par un algorithme de chauve-souris amélioré, afin d'améliorer significativement la précision de la prédiction à très court terme des paramètres des éoliennes en modélisant efficacement les caractéristiques temporelles non linéaires, hétérogènes et dépendantes des conditions de fonctionnement dans les données SCADA.

Jianpeng Han, Pan Luo, Huaping Zhang2026-08-05
💻 informatique

Compact convolutional neural networks for AI-based drone detection system

Cette étude propose et valide un cadre de réseau de neurones convolutifs compact qui convertit les captures de radio logicielle de transmissions vidéo de drones en images temporelles pour une détection en temps réel et de haute précision, avec des coûts de calcul considérablement réduits par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les spectrogrammes.

Gábor Fazekas, Patrik Karakai, András Németh2026-08-05