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💻 informatique

CRC-LS-MOCBO: Safe multi-objective causal Bayesian optimization under uncertain causal structures

Cet article introduit CRC-LS-MOCBO, un cadre d'optimisation bayésienne causale multi-objectif séquentiel qui garantit des interventions sûres sous des structures causales incertaines en intégrant l'incertitude du graphe candidat, des priors pondérés par la stabilité et le calibrage de risque conforme afin de minimiser les violations de contraintes tout en maximisant les gains d'objectifs.

Wu JunJie2026-07-14
💻 informatique

Low-Cost Real-Time Earthquake Detection and Early Warning System Using IoT, Embedded Machine Learning

Cet article présente un système d'alerte précoce de séismes à faible coût et en temps réel qui utilise du matériel IoT (ESP32, GPS, GSM) et des modèles d'apprentissage automatique embarqués entraînés sur des données sismiques historiques pour détecter des motifs et alerter instantanément les utilisateurs via SMS, même dans les zones à connectivité limitée.

Dinesh Katole, Salim A. Chavan2026-07-14
💻 informatique

HybridPII: A Tunable High-Recall Ensemble for Automated PII Detection and Privacy Risk Assessment in Compliance-Critical Applications

Cet article présente HybridPII, un modèle d'ensemble hybride ajustable qui combine des expressions régulières pondérées et une reconnaissance d'entités nommées (NER) multi-modèles pour atteindre un rappel supérieur pour la détection automatisée des PII, répondant spécifiquement au besoin critique de minimiser les faux négatifs dans les applications de confidentialité critiques pour la conformité.

Soni Sweta, Arunabh Kshitij Kshitij2026-07-14
💻 informatique

Weak-topological neural operators for certificate-guided physical prediction

Cet article introduit les Weak-Topological Neural Operators (WTNO), un cadre qui améliore la sélection d'opérateurs neuronaux pour les équations aux dérivées partielles en couplant des prédicteurs d'état avec des certificats géométriques, topologiques et de mesures faibles afin d'assurer des prédictions physiques robustes dans des scénarios impliquant des interfaces, des changements topologiques et des événements rares.

Hanji Du, Zhichao Deng, Zhongyi He, Feiyu Wang, Shuaiyu Jin2026-07-14
💻 informatique

From Programs to Predictions: A Scalable, Multilingual Platform for Automated Evaluation of Machine-Learning Olympiads

Cet article présente MLCompete, une plateforme web multilingue et évolutive conçue pour évaluer des olympiades d'apprentissage automatique via un pipeline asynchrone et agnostique aux métriques ainsi qu'un environnement d'exécution sécurisé à deux niveaux, démontrant sa robustesse et sa fiabilité à travers un déploiement réussi lors de l'Olympiade Nationale d'IA en Roumanie et une participation internationale.

Robert-Mihai Colca, Rusu Dinu-Stefan, Mihai Nan2026-07-14
💻 informatique

Dual-Guidance Framework for Semi-Supervised Semantic Segmentation via Uncertainty and Prototypes

Cet article propose un cadre de Double-Guidage pour la segmentation sémantique semi-supervisée qui combine un module de Raffinement de Pseudo-Étiquette Dynamique Sensible à l'Incertitude et un module de Guidance par Contraste de Prototypes de Classe pour affiner conjointement les prédictions et régulariser les représentations de caractéristiques, atteignant des performances de pointe sur les benchmarks PASCAL VOC 2012 et Cityscapes.

Xi Lu, Byung-Won Min2026-07-14
💻 informatique

Trustworthy AI for Marketing Measurement: A Systematic Review of Attribution, Media Mix Modeling, and Privacy-Preserving Methods

Cette revue systématique de 108 études (2010–2026) analyse comment l'IA remodèle la mesure marketing en proposant un cadre « Mesurer–Valider–Protéger » qui équilibre le pouvoir prédictif accru de l'apprentissage profond et des modèles de mix média neuronaux face aux limites causales et aux coûts de précision imposés par les techniques de préservation de la vie privée.

Longying Lai, Zhiyuan Cheng, Yue Liu2026-07-14
💻 informatique

Beam Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging for Cancer Detection

Cet article propose un nouveau modèle de sélection de caractéristiques à double voie pilotée par la recherche en faisceau avec fusion pondérée (BSDPFS-WM) qui intègre un prétraitement avancé, une sélection de caractéristiques multi-stratégies et une généralisation empilée pour parvenir à une détection multi-cancer robuste, généralisable et explicable à travers divers ensembles de données cliniques.

Ria Pyne, Avijit Kumar Chaudhuri2026-07-14