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💻 informatique

A Hybrid GA-DL Framework for Energy-Efficient Clustering and Lifespan Extension in RWSNs

Ce document propose un cadre hybride combinant algorithme génétique et apprentissage profond qui intègre un modèle ResNet léger à un schéma d'optimisation personnalisé piloté par AG afin de permettre une sélection rapide et économe en énergie des chefs de grappes dans les réseaux de capteurs sans fil rechargeables, retardant ainsi de manière significative la première mort de nœud et atteignant des performances quasi temps réel sans la surcharge itérative des méthodes heuristiques traditionnelles.

Yen-Wu Ti, Rei-Heng Cheng, Songlin Wei, Wenfeng Huang, Chih-Min Yu2026-07-14
💻 informatique

Predicting Traffic Accidents and Fatalities with Transformer-Based Models and Big Data for Enhanced Policy and Safety Insights

Cette étude propose un cadre évolutif, piloté par les mégadonnées, utilisant un Transformer Parallèle Spatio-Temporel (STPT) et des techniques de partitionnement afin de prédire avec précision les accidents de la route et les décès à Bangkok, permettant ainsi des interventions politiques fondées sur des données probantes pour améliorer la sécurité routière urbaine.

Sudarat Sukjaroen, Xiaodan Dong, ST Boris Choy, Weidong Huang, Adel Fadhl Noor Ahmed2026-07-14
💻 informatique

PHUE: Progressive hardness-aware undersampling ensemble for imbalanced data classification

Cet article propose PHUE, une méthode d'ensemble de sous-échantillonnage progressive sensible à la difficulté qui sélectionne dynamiquement les échantillons critiques de la classe majoritaire proches de la frontière de décision et emploie une intégration pondérée multi-métrique pour surpasser de manière significative les algorithmes existants dans la classification de données déséquilibrées.

Qiangkui Leng, Kexin Zhang, XinLian Pan, ChangZhong Wang2026-07-14
💻 informatique

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

Cet article propose le cadre de raisonnement géométrique progressif guidé par les moments (MPGR), qui traite l'estimation robuste de la pose 6D sous occlusion sévère en reformulant la tâche comme un problème d'inférence sensible à la distribution qui utilise une modélisation statistique d'ordre supérieur pour réparer les structures géométriques fragmentées et améliorer la cohérence des caractéristiques.

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 informatique

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Cet article propose un cadre basé sur les réseaux de neurones sur graphes qui modélise les sports d'équipe comme des graphes hétérogènes dynamiques afin de prédire l'efficacité offensive et les formations défensives tout en optimisant les stratégies tactiques par l'apprentissage par renforcement sur graphes et le raisonnement contrefactuel, démontrant une performance supérieure par rapport aux bases de référence existantes sur les ensembles de données de l'UEFA Champions League et de la NBA.

Honghong Song2026-07-14
💻 informatique

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Cet article évalue les modèles YOLOv11 et EfficientNetV2M sur le jeu de données déséquilibré HAM10000 pour la classification des tumeurs cutanées, démontrant que YOLOv11 atteint un rappel supérieur (86,5 %) pour un dépistage à haute sensibilité, tandis qu'EfficientNetV2M combiné à un classificateur SVM offre une spécificité plus élevée (96,8 %) pour un triage précis.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 informatique

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Cet article propose un cadre hybride quantique-classique complet comprenant cinq modèles spécialisés (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD et QMRL-XAI) qui améliorent collectivement la précision de la détection des fraudes financières, l'adaptabilité aux écosystèmes dynamiques et l'explicabilité réglementaire grâce à des techniques avancées d'intrication de caractéristiques quantiques, de construction de graphes et d'apprentissage par renforcement méta.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14
💻 informatique

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Cette enquête synthétise les recherches émergentes sur la remédiation autonome des vulnérabilités à travers divers environnements informatiques, organisant la littérature en six flux clés et un modèle de tâche formel en boucle fermée afin de mettre en évidence les thèmes critiques, les mécanismes de sécurité opérationnelle et les lacunes de recherche significatives dans le déploiement de l'IA agentique et de l'apprentissage par renforcement pour la réparation sécurisée des systèmes.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14
💻 informatique

Audit Detection Risk Reduction Using Machine Learning: Evidence from 3.3 million Transactions

Cette étude introduit et valide un cadre d'apprentissage automatique à quatre couches qui réduit considérablement le risque de détection d'audit et le temps de traitement par rapport aux méthodes traditionnelles en exploitant des modèles non supervisés et supervisés sur 3,3 millions de transactions réelles provenant d'une entreprise énergétique mongole, tout en mettant au jour un nouvel « effet de masquage par agrégation » dans les anomalies de la loi de Benford.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Uyanga Sambuu2026-07-14