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💻 informatique

ChainTrust-LLM: Secure and Auditable Hallucination Mitigation in Medical LLMs Using Blockchain and Expert Feedback

Cet article présente ChainTrust-LLM, un nouveau cadre qui intègre le feedback d'experts à un registre blockchain basé sur un graphe orienté acyclique (DAG) pour détecter et atténuer les hallucinations dans les modèles de langage médicaux de grande taille, atteignant une réduction de 64,8 % des taux d'erreur tout en garantissant des interactions sécurisées et auditables avec une latence minimale.

Muhammad Ismail Mohamand2026-07-29
💻 informatique

Hybrid Siamese Deep Learning Framework for Duplicate Question Detection using Contextual and Lexical Feature Fusion

Cet article propose un cadre hybride d'apprentissage profond siamois qui fusionne les plongements contextuels BERT, les caractéristiques lexicales basées sur GloVe avec CNN-BiLSTM, et des métriques linguistiques artisanales pour détecter efficacement les questions dupliquées sur les plateformes de questions-réponses communautaires, atteignant une précision de 85,03 % sur le jeu de données Quora Question Pairs.

Meherzadi Muntaha, Muhammad Junaid Asif, Naveed Hussain, Rana Fayyaz Ahmad2026-07-29
💻 informatique

An Emergency Decision Support Framework for Flight-Deck Accidents: Integrating Dynamic Adjudication, Multi-Agent Cooperation, and Hierarchical Path Planning

Cet article propose l'Intelligent Emergency Decision-support Framework for Flight-deck Safety (IEDFS), un système en boucle fermée intégrant le raisonnement dynamique, la prise de décision coopérative multi-agents et la planification de trajectoire hiérarchique afin d'améliorer significativement le confinement des incendies, la survie des victimes et la reprise opérationnelle lors d'urgences sur les ponts d'envol de navires par rapport aux approches statiques conventionnelles.

Jianwei Huang, Yue Hou2026-07-29
💻 informatique

Metadata-based Methods to Generate Synthetic Health Data: A Scoping Review

Cette revue de portée identifie les méthodes existantes basées sur les métadonnées pour la génération de données de santé synthétiques et souligne les lacunes critiques dans leur évaluation normalisée, leurs orientations éthiques et leur applicabilité spécifique au développement de code dans des contextes d'analyse fédérée.

Christina Read, Oisín Ryan, Cynthia Poelen, Vjola Hoxhaj, Albert Cid Royo, Erik-Jan van Kesteren, Miriam Sturkenboom, Co (…)2026-07-29
💻 informatique

Drift-Aware Incremental Clustering for Cryptocurrency Rug-Pull Detection: An Empirical Comparison Against Periodic-Retrain Baselines on Real Ethereum Data

Cet article évalue empiriquement une approche de partitionnement incrémentiel sensible à la dérive, adaptée de la détection de logiciels malveillants pour identifier les « rug pulls » de cryptomonnaies sur Ethereum, constatant que bien qu'elle offre un taux de faux positifs plus faible dans certains cas, une base de référence supervisée réentraînée périodiquement atteint finalement une performance globale plus élevée et plus stable.

Jean Chrysostome NDAYISABYE2026-07-29
💻 informatique

Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) for Real-Time Oil Production Forecasting

Cette étude propose le Modèle de Fusion Adaptative Dynamique (DAFM), un système de prévision intelligent en temps réel qui intègre dynamiquement des arbres de décision, des forêts aléatoires, XGBoost et des réseaux BiLSTM via des mécanismes de porte adaptatifs afin de surmonter les limites des modèles statiques, atteignant une précision supérieure (R² = 0,97) et une inférence rapide pour la prédiction de la production pétrolière.

Fatna Said, Kai Zhang, Huaqing Zhang, Botao Jiao, Behzad Saberali, Edwin E Nyakila2026-07-29
💻 informatique

ModernBERT-TR: A Modern Encoder Foundation Model for Turkish

L'article présente ModernBERT-TR, un encodeur turc de 150 millions de paramètres préentraîné à partir de zéro sur 144,4 milliards de jetons en utilisant l'architecture ModernBERT et un tokenizer personnalisé, qui surpasse de manière significative les références turques existantes et égale des modèles concurrents plus volumineux malgré un entraînement utilisant nettement moins de ressources.

Besher Alkurdi, Himmet Toprak Kesgin, Muzaffer Kaan Yuce, Mehmet Fatih Amasyali2026-07-29
💻 informatique

DriftSense++: Spatially Adaptive Drift Management in Dynamic Spatial Crowdsourcing

DriftSense++ est un cadre dynamique qui améliore l'allocation des tâches de crowdsourcing spatial en employant une approche en boucle fermée et sensible à la région pour détecter et gérer de manière adaptative la dérive des données et de concept, surpassant de manière significative les méthodes existantes en termes de précision, de réduction des fausses alarmes et de vitesse de récupération à travers divers ensembles de données du monde réel.

Md Mujibur Rahman, Quazi Mamun, Michael Bewong, Md Zahidul Islam2026-07-29