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Bridging Retrieval Performance and Learning Outcomes: An Integrated Offline and Online Evaluation Framework for Retrieval-Augmented AI in Higher Education

Cet article propose un cadre d'évaluation intégré hors ligne-en ligne (IOEF) qui lie les métriques de recherche technique aux preuves de résultats éducatifs issues de la littérature existante pour démontrer qu'une adoption efficace de l'IA dans l'enseignement supérieur nécessite de équilibrer la performance de recherche d'information avec la conception pédagogique plutôt que de s'appuyer uniquement sur des références de recherche.

Karthik Chandrasekaran, Gothai Sundaram2026-07-24
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Key Distance Effects in a Controlled Synthetic Rubric-Routing Unit Test for Small Character-Level Transformers

Cette étude démontre que, dans des environnements synthétiques contrôlés, la distance de surface entre les champs clés impacte significativement la précision du routage des petits Transformers au niveau du caractère, validant ainsi l'utilisation de tels tests unitaires pour distinguer les mécanismes de recherche authentiques de l'exploitation de indices de surface avant le déploiement de systèmes éducatifs automatisés.

Tomoki Saka2026-07-24
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Coord-Based Surface Intersection for Semantic CAD Modeling

Cet article présente une méthode d'intersection de surfaces basée sur les coordonnées qui représente les courbes d'intersection sous forme de séquences de cadres de contact audités par résidus contenant des métadonnées sémantiques et géométriques, démontrant une précision numérique supérieure et une fermeture booléenne robuste par rapport à OpenCASCADE Technology à travers une suite diversifiée de cas d'intersection de surfaces primitives et complexes.

GuoJun Pan2026-07-24
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Global Diversity Is Not Enough: Two FixedMarginal Experiments on Local Language Allocation and Recombination in Synthetic Arithmetic Situation–Role Parsing

Cette étude démontre que si la diversité globale des banques d'items éducatifs est insuffisante pour garantir une analyse syntaxique robuste du langage, les stratégies d'allocation locale impactent significativement la performance, tandis que la connectivité globale des graphes n'apporte aucun bénéfice supplémentaire une fois que les composants disposent d'une exposition intra-cellulaire suffisante.

Tomoki Saka2026-07-24
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DeepGaitLab: Accurate and Flexible Markerless Motion Tracking Powered by Synthetic Data

DeepGaitLab est un cadre de suivi de mouvement 3D sans marqueur, en libre accès, entraîné sur des données synthétiques, qui offre une analyse de la marche de haute précision et sans calibrage à travers diverses configurations de caméras et populations cliniques, comblant efficacement le fossé entre la biomécanique de niveau recherche et le déploiement clinique évolutif.

Eni Halilaj, Soyong Shin, Sijia Li, Zhixiong Li, Anastasios Yiannakidis, Hanz Cuevas Velasquez, Chaeeun Lee, Kunwoo Lee (…)2026-07-24
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MEFP-Net: A Multimodal Recognition Algorithm for Urban Traffic Scenarios

Cet article propose MEFP-Net, un algorithme de reconnaissance multimodale utilisant une fusion hiérarchique à l'étape intermédiaire et un squelette à double voie pour traiter efficacement le déséquilibre des caractéristiques et la sensibilité à la luminosité, améliorant ainsi considérablement la détection d'objets petits et occultés dans des scénarios de trafic urbain complexes.

Dahua Li, Yuchen Yan, Siyu He, Xueying Hu, Qiang Gao, Dong Li2026-07-24
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A Comparative Study of Vector Indexing Strategies Using Facebook AI Similarity Search as a Case Study

Cet article présente une évaluation expérimentale complète de diverses stratégies d'indexation FAISS (Facebook AI Similarity Search), analysant leurs compromis en termes de précision, de latence et d'utilisation de la mémoire à travers différentes métriques de distance et techniques de quantification afin de fournir des conseils pratiques pour les déploiements de recherche de similitude à grande échelle.

Dukhik Hovsepyan, Hamlet Harutyunyan2026-07-24✓ Author reviewed ⓘ
💻 informatique

Predictive and Adaptive Resource Scheduling for Kubernetes–Ceph Hyperconverged Infrastructure on Proxmox VE

Cet article propose et évalue un modèle d'ordonnancement prédictif et adaptatif qui intègre la prévision de la charge de travail à des décisions de stockage tenant compte de Ceph afin de réduire considérablement la contention des ressources et la latence d'E/S dans une infrastructure hyperconvergée Kubernetes–Ceph fonctionnant sur Proxmox VE, atteignant un équilibrage de charge et des performances supérieurs par rapport à l'ordonnanceur Kubernetes par défaut.

Doston Khasanov, Abdurauf Abdullaev, Halimjon Khujamatov, Temirbek Toshtemirov, Alisher Mamatov, Razvan Craciunescu2026-07-23
💻 informatique

Content Cooperative Caching in Mobile Edge Network Through Federated Reinforcement Learning

Cet article propose un cadre d'apprentissage par renforcement fédéré pour les réseaux mobiles de bord qui combine un modèle VAE-LSTM pour la prédiction de la popularité du contenu avec un algorithme d'apprentissage par renforcement profond multi-agents afin d'optimiser les décisions de mise en cache coopérative, réduisant ainsi considérablement la latence et améliorant les taux de réussite de mise en cache par rapport aux méthodes de référence existantes.

Jipeng Zhou, Shaomei Lv2026-07-23
💻 informatique

DMPB-Net: A Mamba-Driven Semi-Supervised Network for Precise Breast Ultrasound Lesion Segmentation

Cet article propose DMPB-Net, un nouveau cadre semi-supervisé qui intègre un encodeur piloté par Mamba avec des modules spécialisés pour le découplage sémantique, l'attention prototypique et le raffinement des contours afin d'atteindre l'état de l'art dans la segmentation de lésions mammaires par échographie sous une supervision limitée.

Haiyang Sun, Xuanbo Xu, Li Wang2026-07-23