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💻 informatique

Two-Stage Enhancement-Field Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI from Pre-Contrast Slices

Cet article propose un modèle à deux étapes, de type « Coarse-to-Structure » (C2S), qui décompose la génération d'IRM mammaires synthétiques avec rehaussement de contraste en une prédiction de champ global et un raffinement structurel, démontrant une fiabilité au niveau des lésions et une fidélité structurelle supérieures par rapport aux modèles à étape unique, malgré un compromis avec les mesures de similitude perceptuelle.

Yujie Yao, Guotai Wang2026-08-04
💻 informatique

AiDER: Auditing and Document Evaluation via Rule Compilation and Small Language Models - An Education Case Study

ÀIDER est un cadre auditable pour évaluer des documents par rapport à des exigences en langage naturel qui compile des règles en code exécutable afin de contraindre l'extraction de preuves via des modèles de langage de petite taille, garantissant des verdicts déterministes et inspectables tout en démontrant qu'une réparation de règles pilotée par la validation améliore significativement la précision à travers des modèles de 2 à 4 milliards de paramètres dans des contextes éducatifs.

Valerio Crocetti, Elia Pacioni, Aldo Franco Dragoni, Michael, Davide Calvaresi2026-08-04
💻 informatique

Transparency in Software Defect Prediction: A Dual Approach using Explainability and Tradeoff Analysis

Ce document propose une approche duale pour améliorer la transparence et la performance de la prédiction des défauts logiciels sur des ensembles de données déséquilibrés en optimisant le compromis entre les taux de détection et de fausses alertes grâce à un nouvel objectif d'ajustement de seuil et à un affinement des données basé sur des explications contrefactuelles.

Nitin Sai Bommi, Umamaheswara Sharma Bhutamapuram, Atul Negi2026-08-04
💻 informatique

External Validation and Interpretability Analysis of a Deep Learning Model for Forensic Age Estimation Across Brazilian and Romanian Populations

Cette étude démontre que, bien que les modèles d'apprentissage profond puissent capturer les schémas de vieillissement biologique pour l'estimation de l'âge médico-légal, leur fiabilité est considérablement compromise par les changements de population et de matériel, soulignant le besoin critique de validation externe et d'analyse d'interprétabilité pour détecter les raccourcis non anatomiques avant toute application médico-légale.

Laura Meloni, Liviu-Mihai Iacob, Sorana Eftimie, Raluca Roman2026-08-04
💻 informatique

SPARE - STARE: Securing Progressive Web Apps - Trusted Web Activity Against Unauthorized Replications

Ce document propose et évalue « SPARE-STARE », un cadre de sécurité basé sur les paramètres de requête qui utilise le chiffrement et des identifiants uniques pour lier les Progressive Web Apps aux Trusted Web Activities, atténuant efficacement les menaces de réplication non autorisée tout en surmontant les limitations de communication et en réduisant la complexité du développement.

Sajib Talukder, Nur Imtiazul Haque, Hisham Kholidy2026-08-04
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Loss-Aware Attention-Based Dual Feature Selection for Handling Imbalanced IoT Intrusion Detection

Ce document propose le cadre DFLA-IDS, qui combine la sélection de caractéristiques globale utilisant MIC et mRMR avec un transformateur d'attention sensible à la perte pour traiter efficacement la redondance des caractéristiques et le déséquilibre des classes, atteignant une performance de détection d'intrusion supérieure sur l'ensemble de données UNSW-NB15 par rapport au Deep BiLSTM.

Majid Altuwairiqi Altuwairiqi2026-08-04
💻 informatique

IFF-HVT: Informative Feature Fusion in Hybrid Vision Transformers for Image Classification

Cet article présente l'IFF-HVT, une architecture hybride qui intègre une dorsale ResNet-50 à une modélisation de contexte basée sur les transformers et un module de fusion de caractéristiques informatives afin d'équilibrer efficacement la représentation des caractéristiques locales et globales, atteignant ainsi des améliorations de précision significatives par rapport aux modèles de référence sur des ensembles de données de classification d'images à échelle intermédiaire.

Ahsan Umar2026-08-04
💻 informatique

Comparative Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Targeted Metaphor Detection

Cet article évalue divers modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la détection de métaphores ciblées sur un ensemble de données de sept mots cibles, concluant qu'une approche hybride LDA-Sentence-BERT-Random Forest surpasse les autres méthodes, y compris un ensemble de consensus, en atteignant une précision de 84 % grâce à la combinaison efficace des plongements de phrases contextuels et des informations de niveau thématique.

Muhammad Hassam Aslam Khan, Ninad Deshpande2026-08-04
💻 informatique

Spatial Fairness in Taxi Demand Prediction: A Hybrid Approach Leveraging District Profiles

Cet article propose un cadre hybride de prédiction de la demande de taxis qui intègre la factorisation de matrice non négative avec l'optimisation du requin blanc pour l'imputation de données, le LSTM pour la modélisation temporelle, et un mécanisme de régularisation sensible à l'équité basé sur la proximité de la difficulté relative afin de minimiser les disparités de prédiction entre les districts urbains tout en maintenant une précision élevée.

Ghazalak Eslami, Foad Ghaderi2026-08-04
💻 informatique

Eco Track: AI- and IoT-Powered E-Waste Segregation and Awareness for Sustainable Recycling

Cet article présente « Eco Track », un prototype à bas coût, propulsé par l'IA et l'IoT, utilisant un modèle YOLOv8-M et des actionneurs motorisés pour parvenir à une ségrégation automatisée et respectueuse de la sécurité de petits composants de déchets électroniques, démontrant une précision et une mAP élevées en milieu de laboratoire tout en abordant les contraintes pratiques de déploiement en périphérie.

R Rashmi, Konakalla Meenakshi, Medhini Katti, M.R. Madhura2026-08-04