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Leakage-Controlled Machine Learning for European Cd, Hg, and Pb Emission Inventories

Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique auditable et à fuite contrôlée qui harmonise des données d'émissions européennes hétérogènes afin de prédire avec précision les mises à jour spatiales à court terme pour les inventaires de cadmium, de mercure et de plomb, atteignant des réductions d'erreur significatives par rapport aux références tout en définissant explicitement des limites opérationnelles pour le filtrage des anomalies et la hiérarchisation par les experts plutôt qu'une prévision sans restriction.

Tianyi Guan, Jennifer Uyen-Vi Nguyen2026-07-27
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A Biomedical Benchmark and Modular RAG Framework for Text2Cypher

Cet article présente bio2C, un benchmark conforme aux principes FAIR composé de 2 500 paires langage naturel-Cypher curatées, ainsi qu'un cadre de génération augmentée par la récupération modulaire qui améliore significativement la précision du Text2Cypher pour les graphes de connaissances biomédicaux en exploitant des exemples récupérés plutôt que le prompting basé sur le schéma.

Emanuele Cavalleri, Nada Bou Kanaan, Marco Mesiti2026-07-27
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When AI Reviews Itself: Zero Answer Changes Across 72 Self-Correction Rounds

Cette étude démontre que les modèles de langage de pointe font preuve d'une « auto-correction performative » en générant un discours critique étendu sans jamais réviser substantiellement leurs réponses initiales sur 72 cycles de révision itératifs, remettant ainsi en question l'efficacité des stratégies de correction basées sur le prompt pour améliorer la fiabilité de l'IA.

Abbas Hamidavi2026-07-27
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Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Cet article présente un cadre transparent et assisté par la recherche qui ancre les preuves numériques en langage naturel dans des schémas d'optimisation structurés, démontrant que si la recherche de schémas est hautement efficace, le principal goulot d'étranglement pour l'automatisation de l'instanciation de problèmes d'optimisation réside dans la tâche en aval consistant à faire correspondre avec précision les nombres extraits à leurs créneaux respectifs.

Soroush Vahidi2026-07-27
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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Cette étude introduit BoneNet, un cadre d'apprentissage profond multimodal qui intègre une architecture de base YOLOv8m avec des blocs d'attention résiduelle dilatée et une fusion de données tabulaires pour parvenir à une détection automatisée, une gradation de la sévérité et une estimation de la profondeur explicable de la perte osseuse péri-implantaire, tout en identifiant de manière transparente les limitations de performance dans les cas graves.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27
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The Game Changer: The Role of Persuasive Socially Assistive Robots in the Sustained Engagement and Motivation of Older Adults in a Cognitive Activity

Cet article présente une étude longitudinale d'un mois démontrant que, bien que les comportements robotiques tant persuasifs qu'instructifs maintiennent l'engagement des personnes âgées dans des activités cognitives, un style d'interaction persuasif est plus efficace pour favoriser des réponses positives et une connexion émotionnelle, suggérant qu'une approche hybride pourrait le mieux soutenir la motivation à long terme.

Cristina Getson, Goldie Nejat2026-07-27
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Construction Method of Cyberspace Coordinate System Model Based on Topological Structure

Cet article propose un modèle de Système de Coordonnées Topologiques du Cyberespace (CTCS) et un cadre 3D correspondant qui utilisent des relations logiques, informationnelles et sociales pour visualiser et analyser efficacement des structures de réseaux complexes, surpassant les méthodes traditionnelles en intégrant divers types de données et en révélant les attributs des nœuds ainsi que les chemins de propagation.

kai qi, xiaofei hu, yang zhou, heng zhang, qingxiang li, shihao shi, shibo song2026-07-27
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Evaluating the human factor in cybersecurity threats (a Systematic Literature Review)

Cette revue systématique de la littérature synthétise les recherches de 2010 à 2026 pour démontrer que les incidents de cybersécurité découlent de l'interaction complexe de facteurs cognitifs, sociaux et organisationaux plutôt que d'erreurs humaines isolées, proposant finalement un cadre intégratif centré sur l'humain pour remédier à ces vulnérabilités.

Alaa Abuiteiwi, Santiago Escobar2026-07-27
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Contactless Interaction Systems: Empirical Implementation of Gesture Control in Digital Environments with OpenCV and PyAutoGUI

Cet article présente un cadre basé sur l'apprentissage profond utilisant TensorFlow et MediaPipe pour permettre la reconnaissance de gestes de la main sans contact et en temps réel pour diverses applications telles que le contrôle de médias, les jeux et l'accessibilité, offrant une alternative précise et rentable aux dispositifs de saisie traditionnels.

Aditi Kambe, Rushali Deshmukh2026-07-27