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Deep Reinforcement Learning-Based Dynamic Mode Selection and Power allocation for Clustered Vehicular Networks

Cet article propose un cadre d'optimisation de politique proximale (PPO) à partage de paramètres multi-agents pour la sélection dynamique de modes et l'allocation de puissance dans les réseaux véhiculaires en grappes, lequel surpasse de manière significative les références traditionnelles en améliorant la fiabilité, en réduisant la latence et en abaissant la puissance de transmission grâce à un apprentissage adaptatif des conditions locales du réseau.

Eugenia Rudo Nyanhete, Elijah Mwangi, Karim Djouani2026-08-03
💻 informatique

Symbiotic Convolution Block (SCB): An Implicit Feature Recalibration without Attention-Mechanism for Efficient CNNs in Image Classification

Cet article introduit le Symbiotic Convolution Block (SCB), un module léger et non attentif qui parvient à un recalibrage et une diversification implicites des caractéristiques grâce à des cartes de convolution fusionnées, offrant ainsi une alternative efficace sur le plan computationnel aux mécanismes d'attention pour les tâches de classification d'images.

Irshad Ahmad, Muhammad Sheraz Khan, Kainat Nisa, Mohammed Aloraini, Muhammad Islam, Shabana Habib2026-08-03
💻 informatique

Integrating Transformer-Derived Sentiment Signals with Technical Indicators for Emerging Market Direction Prediction: A NIFTY 50 Study

Cette étude propose un cadre hybride qui intègre un modèle DeBERTa-v3 affiné, lequel capture efficacement le sentiment neutre dans les actualités financières, avec des indicateurs techniques afin d'améliorer significativement la précision de la prédiction directionnelle de l'indice NIFTY 50 par rapport aux modèles de référence basés uniquement sur les prix.

Ashish Jumare, Arun Babhulgaonkar, S. V. Bharad2026-08-03
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GeoRel-CLIP: Boosting CLIP Zero-Shot Recognition via Geometry-Regularized Relational Distillation

Cet article propose GeoRel-CLIP, un cadre de distillation relationnelle régularisé par la géométrie qui améliore la reconnaissance zero-shot de CLIP en optimisant conjointement la distribution géométrique globale et la structure relationnelle locale afin d'atténuer les écarts de modalité et l'effondrement de la représentation lors du post-préentraînement.

Huadong Sun, Yexuan Zhao, Junwei Tong2026-08-03
💻 informatique

Data-Driven Contact-Configuration Recognition for Tendon-Driven Continuum Robots: An Explainable, Label-Efficient Framework with Application to Minimally Invasive Surgery

Cette étude propose un cadre d'apprentissage automatique explicable et efficace en termes de labellisation, utilisant CatBoost et l'apprentissage semi-supervisé pour reconnaître avec précision les configurations de contact dans les robots continus pilotés par câbles pour la chirurgie mini-invasive, atteignant une performance élevée avec des données étiquetées limitées tout en identifiant la force normale comme une caractéristique critique pour des stratégies de contrôle plus sûres.

Abdulkader Al-Gailani, Mohammed Al-Hubaishi2026-08-03
💻 informatique

Learning Profiling with Automated Feedback for Supporting the Assessment of Cybersecurity Education

Cet article présente un modèle de profilage piloté par l'IA au sein d'un environnement de cyber range qui évalue continuellement la performance de l'apprenant afin de générer des retours automatisés et personnalisés ainsi que des parcours d'apprentissage adaptatifs, répondant ainsi aux défis clés de l'extensibilité et de la personnalisation pour l'enseignement de la cybersécurité.

Willi Lazarov, Pavel Seda, Ondrej Pospisil, Milos Seda, Zdenek Martinasek2026-07-31
💻 informatique

LV-YOLO: A Two-Stage Deep Learning Framework for Lymphovascular Invasion Detection in Gastric Cancer

Cette étude présente LV-YOLO, un cadre d'apprentissage profond à deux étapes combinant MobileNetV3 pour le dépistage global et un modèle YOLOv11 optimisé avec de nouveaux modules d'attention et de suréchantillonnage, qui détecte de manière efficace et précise l'invasion lymphovasculaire dans les lames entières de cancer gastrique afin d'aider les pathologistes dans la stratification du risque clinique.

Hengtong Zhang, Jingyuan Guan, Rigui Yi, Wenyue Sun, Xinxin Wang, Xiaoyan Chen2026-07-31
💻 informatique

Frozen 2D Foundation-Model Features Organize Tree Species in LiDAR More Coherently Than Geometry or a Frozen 3D Foundation Model: A Source-Controlled Evaluation

Cet article démontre qu'un cadre non supervisé exploitant les caractéristiques de modèles de fondation de vision 2D gelés, lorsqu'il est appliqué à des rendus de profondeur canoniques de houppiers de LiDAR, organise les espèces d'arbres individuelles de manière plus cohérente que les descripteurs géométriques faits à la main et les modèles de fondation 3D gelés, tout en contrôlant rigoureusement les facteurs de confusion liés à la source d'acquisition pour valider la supériorité des représentations visuelles pré-entraînées sur la géométrie 3D native dans ce domaine.

Zhenyu Zhou2026-07-31
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SpectralMLP: Message-Passing-Free Dual-Frequency Spectral Filtering on Hypergraphs

SpectralMLP introduit un nouveau cadre de réseau neuronal hypergraphique qui remplace l'agrégation traditionnelle par un mécanisme de filtrage spectral à double fréquence efficace et sans passage de messages utilisant des bases de polynômes de Jacobi apprenables, atteignant des performances de pointe sur plusieurs bancs d'essai tout en maintenant un nombre de paramètres inférieur à la plupart des méthodes existantes.

Rong Qian, Yu Cheng, Hongbo Zhao2026-07-31