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💻 informatique

ICU Mortality and LOS Prediction Models Using Machine Learning Based on Both Real and Synthetic Data

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage automatique pour prédire la mortalité en soins intensifs et la durée de séjour dans les hôpitaux éthiopiens en utilisant des données réelles et synthétiques, concluant que l'entraînement hybride avec des données générées par CTGAN surpasse de manière significative les autres méthodes malgré son coût computationnel élevé, tout en soulignant que le besoin en oxygène et la SpO2 sont les prédicteurs de mortalité les plus forts.

Girma Neshir Alemneh, Hirut Bekele Ashagrie, Lemlem Kassa Tegegne2026-07-28
💻 informatique

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Cet article propose une méthode d'apprentissage de maillage sensible à l'orientation qui utilise un nouveau scalaire de demi-dièdre signé pour encoder l'orientation locale des faces, améliorant de manière significative la robustesse et la précision de la classification des formes 3D sous des perturbations structurelles telles que la découpe et les frontières ouvertes par rapport aux approches conventionnelles centrées sur les arêtes.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
💻 informatique

Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Cette étude rétrospective a développé et évalué un système d'aide à la décision clinique multimodal basé sur l'IA, intégrant des données démographiques, cliniques, génomiques et d'imagerie pour améliorer la prédiction du traitement personnalisé du cancer de la prostate au Brunei, démontrant qu'une architecture hybride LSTM–Random Forest avec une fusion tardive a obtenu une performance robuste (AUC 0,964) malgré les limites liées à la petite taille de l'échantillon.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
💻 informatique

Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Cette étude démontre que les algorithmes d'apprentissage automatique, particulièrement les classificateurs à vecteurs de support, atteignent une précision élevée (jusqu'à 99 %) dans la détection de la dégradation des forêts dans la réserve forestière d'Omo au Nigeria à l'aide de données de télédétection, préconisant ainsi leur intégration dans les politiques nationales de conservation pour une gestion durable des forêts.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
💻 informatique

Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Cette étude emploie une méthodologie de plan d'expériences pour analyser et optimiser les hyperparamètres critiques — spécifiquement la stratégie de découpage, le volume de contexte et la sélection du LLM — au sein d'un système de génération augmentée par récupération conçu pour le Bureau du Procureur Public de l'Espírito Santo, révélant que ces facteurs influencent significativement la qualité des réponses grâce à une analyse statistique utilisant l'Aligned Rank Transform.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 informatique

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Cet article introduit THEA, une politique de révision définie par prompt qui traite les modèles de monde exécutables comme des théories falsifiables pour orchestrer des agents parents et des sous-agents spécialistes, atteignant des performances de pointe sur 22 des 25 jeux ARC-AGI-3 avec des coûts considérablement réduits tout en garantissant que la révision d'hypothèses reste explicite, auditable et rentable.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28
💻 informatique

Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Cette étude contrôlée démontre que le classement des stratégies de pré-entraînement pour la segmentation d'instances cellulaires à faible nombre d'étiquettes n'est pas inhérent aux poids du réseau dorsal seul, mais dépend de manière critique des protocoles spécifiques de transfert et d'adaptation utilisés, tout en soulignant que les évaluations standards sous-estiment considérablement les performances sur les images de microscopie denses.

Yinghuan Li2026-07-28
💻 informatique

Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Cette méta-analyse de jeux de données de référence accessibles au public démontre que les représentations de caractéristiques hybrides combinées aux approches d'apprentissage d'ensemble offrent une stabilité prédictive et une efficacité supérieures pour la détection des fausses informations par rapport aux méthodes individuelles d'extraction de caractéristiques et aux classifieurs.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28
💻 informatique

A Modular Image Manipulation Localization Framework using a Dual-Stream Classifier and Conditional Diffusion Models

Cet article propose un nouveau cadre modulaire à deux étapes pour la localisation de la manipulation d'images qui classifie d'abord les types de falsification à l'aide d'un classificateur à double flux fusionnant les caractéristiques RGB et SRM, puis emploie des modèles de diffusion conditionnels spécialisés avec une fonction de perte hybride pour générer des masques de manipulation précis, atteignant des performances compétitives sur les ensembles de données de référence.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 informatique

Active Image Manipulation Detection and Localization using TransUNet for Fragile Watermarking

Ce document propose un nouveau cadre de détection et de localisation de la manipulation active d'images (AIMDL) qui exploite TransUNet pour une génération et une récupération de tatouage numérique robustes, combiné à un module forensique multi-têtes UNet, afin de parvenir à une détection de falsification de haute précision et à une localisation au niveau du pixel tout en équilibrant dynamiquement la transparence et la robustesse du tatouage numérique.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28