💻 Category

cs

4157 articles

💻 informatique

UDAQ: Unified Dynamic and Adaptive Q-iteration for Unknown Environment Path Planning and Exploration

Cet article introduit UDAQ, un cadre d'itération Q unifié et piloté par la récompense qui s'adapte de manière autonome à l'évolution dynamique des espaces d'états afin d'optimiser simultanément la planification de trajectoires de point à point et l'exploration efficace de l'environnement, surpassant de manière significative les planificateurs conventionnels et les stratégies d'exploration dans des environaux inconnus sans connaissance préalable de la carte.

Nasr Abdalmanan, Kamarulzaman Kamarudin, Muqri Zinal, Mohd Rizal Manan, Victor Bennetts2026-07-30
💻 informatique

Pose-Robust Finger Identification Based on Mutual Region Alignment and Minimum Convolution Point Feature

Cet article propose un nouveau cadre d'identification des doigts robuste à la pose qui intègre l'alignement de régions mutuelles, l'apprentissage de caractéristiques par point de convolution minimale et la fusion de scores pondérés pour remédier efficacement à la dégradation des performances causée par la rotation longitudinale et les déformations non rigides dans les images de doigts sans contact, atteignant des résultats de pointe sur quatre ensembles de données publics.

Weili Yang, Dewen Kong, Fujian Feng, Yonghuai Yang, Deng Li, ZhongChi Liu, Dacan Luo2026-07-29
💻 informatique

From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATTCK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

Cet article présente un cadre centré sur le comportement pour classifier les techniques MITRE ATT&CK à l'aide de la télémétrie Sysmon, démontrant que la corrélation d'événements basée sur les GUID, combinée au modèle transformer SecureBERT, surpasse la corrélation temporelle et les approches d'apprentissage automatique traditionnelles dans l'identification des activités adverses.

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghyian, Mahsa Saeidi2026-07-29
💻 informatique

RSU: A Novel RectifiedSineUnit Activation Function for Robust Pathological Diagnosis Across Multi-Cancer Datasets

Cet article propose une nouvelle fonction d'activation appelée Rectified Sine Unit (RSU) qui améliore considérablement les performances des réseaux de neurones convolutifs dans le diagnostic pathologique automatisé à travers quatre ensembles de données cancéreuses diversifiés, atteignant une précision supérieure par rapport aux fonctions d'activation standards telles que ReLU et Leaky ReLU.

Muhammad Saood Sarwar, Shahzaib ur Rehman2026-07-29
💻 informatique

A Hybrid AI-IoT Framework for Predictive Conservation of Tropical Heritage Façades: Empirical Validation from a Multi-Site Study in Indonesia

Cette étude valide empiriquement un cadre hybride IA-IoT qui intègre la détection environnementale continue à l'apprentissage automatique pour prédire et fournir des alertes précoces concernant la détérioration chromatique des façades du patrimoine tropical en Indonésie, atteignant une précision et une généralisabilité élevées sur plusieurs sites.

HASSAN GBRAN, Siti Rukayah, Atik Suprapti, Erni Setyowati, Iwan Setiawan2026-07-29
💻 informatique

A Security State Awareness Method for Petrochemical Industrial Control Network Equipment Based on Deep Learning

Cet article propose une méthode de sensibilisation à l'état de sécurité pour les équipements de réseaux de contrôle industriel pétrochimiques basée sur l'apprentissage profond, utilisant un modèle hybride TCN-MGRU afin de remédier à la complexité situationnelle et aux délais d'information, améliorant ainsi de manière significative la précision de la détection et la protection de la sécurité.

Tengteng Xie, Songtao Yu, Jingchao Yang, Xianghong Min, Longhao Li2026-07-29
💻 informatique

Developing a Low Resource Intensive Algorithm for Early Detection of Flying Swarm of Pest Birds

Cet article présente un pipeline de détection hybride à faibles ressources qui combine un prétraitement basé sur le mouvement avec YOLOv8-nano pour identifier efficacement les essaims de Quelea rouge sur du matériel uniquement doté de processeurs (CPU), atteignant une grande précision tout en réduisant considérablement la charge de calcul lors des scènes statiques.

Justice Raphoto Mosoeu, Lebelo Serutla, Alfred Mwanza2026-07-29
💻 informatique

Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations

Cet article introduit un cadre de réseaux de tenseurs d'inspiration quantique utilisant des états de produits de matrices et des plongements AlphaEarth pour la cartographie de la susceptibilité aux incendies de forêt dans la région du Gargano, ce qui permet non seulement d'atteindre une précision de classification compétitive, mais révèle également des dynamiques de « grokking » distinctes et fournit une analyse par niveaux, ancrée physiquement, de la séparabilité des classes grâce aux diagnostics de mélange quantique.

Domenico Pomarico, Alessandra Costantino, Gabriel Ramirez Sanchez, Loredana Bellantuono, Davide D'Alò, Mario Elia, Aless (…)2026-07-29
💻 informatique

HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

Cet article propose HCSC-Net, un cadre de calibration sémantique contextuelle hiérarchique qui améliore la segmentation sémantique faiblement supervisée basée sur CLIP en intégrant des modules de Calibration Structurelle par Groupe et de Calibration Sémantique Contextuelle Résiduelle pour résoudre les problèmes d'incohérence structurelle et d'interférence de l'arrière-plan, atteignant des performances de pointe sur les benchmarks PASCAL VOC 2012 et MS COCO 2014.

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
💻 informatique

Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

Cette étude contrôlée randomisée révèle que les grands modèles de langage sont nettement plus sensibles que les cliniciens humains aux indices contextuels induisant des choix de diagnostic erronés, mettant en évidence une vulnérabilité critique pour la sécurité des systèmes d'IA clinique qui peut être atténuée par des stratégies de prompting spécifiques.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29