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ℓ0-Regularized Quadratic Surface Support Vector Machines

Cet article propose une machine à vecteurs de support de surface quadratique (QSVM) régularisée par $\ell_0$ creuse pour traiter les problèmes de surapprentissage et d'interprétabilité dans la classification non linéaire sans noyau, en introduisant un algorithme de décomposition de pénalité avec des garanties d'optimalité et de convergence prouvables qui démontre des performances compétitives et une parcimonie sur des ensembles de données de référence et des données de crédit réelles.

Ahmad Mousavi, Ramin Zandvakili, Zheming Gao2026-07-13

💻 informatique

AI-Driven Multimodal Communication Framework for Inclusive Classrooms: A PRISMA-Based Systematic Review for Deaf Learners

Cet article présente une revue systématique basée sur la méthode PRISMA révélant les limites des solutions actuelles centrées sur l'audition pour les apprenants sourds et propose un cadre de communication multimodal piloté par l'IA intégrant la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la génération de la langue des signes afin de permettre un soutien visuel en temps réel et de parvenir à une inclusion significative dans les salles de classe.

shahir vk2026-07-13

💻 informatique

Empty scaffold allocation bias in molecular distribution shift evaluation

Cet article révèle que les méthodes d'évaluation standard basées sur les échafaudages introduisent un biais d'allocation caché en traitant incorrectement les molécules « sans échafaudage » chimiquement hétérogènes comme une unité unique, ce qui fausse les métriques de généralisation à travers les benchmarks communs, et propose une réparation « sensible aux échafaudages vides » pour restaurer une représentation équilibrée et une évaluation précise des performances.

Tao Song, Yong Wang, Shuang Wang, Xun Wang2026-07-13

💻 informatique

C3Q-MARL: A Framework for UAV SwarmConnectivity and Collision Avoidance

Cet article introduit C3Q-MARL, un cadre de travail sensible à la connectivité qui intègre le contrôle de la topologie fondé sur la théorie des graphes avec un module d'optimisation inspiré du QAOA dans l'apprentissage par renforcement multi-agents afin d'améliorer la coordination des essaims de drones (UAV), l'évitement de collisions et la préservation de la connectivité sous des contraintes d'observabilité partielle et de communication.

Mazyar Taghavi, Javad Vahidi2026-07-10

💻 informatique

Scale-Dependent Performance of YOLOv12 andYOLOv11 for Automated Blood Cell Detection: A Controlled Benchmark on BCCD

Cette étude présente le premier benchmark échelle par échelle des variantes de YOLOv11 et YOLOv12 sur l'ensemble de données BCCD, révélant que bien que leur performance moyenne globale soit presque identique, YOLOv12 excelle à l'échelle nano pour les applications critiques en termes de latence tandis que YOLOv11 le surpasse aux échelles moyenne et grande, indiquant que la sélection du modèle doit être dictée par des exigences spécifiques d'échelle et de rappel plutôt que par une hypothèse uniforme de supériorité.

Wenxi Tang, Yu Miao, Xiafang Chen2026-07-10

💻 informatique

RLHOARNet: A MONAI-Based 3D U-Net withLightweight Residual Boundary Refinement forMulti-Modal Brain Tumor Segmentation

Cet article présente RLHOARNet, une architecture 3D U-Net basée sur MONAI, dotée d'un module léger de raffinement des contours résiduels qui atteint des performances de pointe et des vitesses d'inférence en temps réel pour la segmentation de tumeurs cérébrales multimodales sur le jeu de données BraTS 2020.

A Divyashree, Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha2026-07-10

💻 informatique

FedHyperM: Modality-Sensitive Federated Hypergraph Learning for Heterogeneous Multimodal Edge Intelligence

FedHyperM est un cadre d'apprentissage fédéré respectant la vie privée pour les dispositifs de bord qui traite l'hétérogénéité des modalités en employant une prédiction basée sur des hypergraphes et une agrégation sensible aux modalités afin de surpasser de manière significative les bases de référence existantes en termes de précision et de score F1.

Qibin Zhou, Jianqi Shi, Boon Xian Chai, Rifai Chai, Xin Li, Di Guo2026-07-10

💻 informatique

Quantitative Evaluation of APT Attack and Defense Effectiveness based on Variable Fuzzy Sets

Cet article propose le modèle APT-VFSEA, qui utilise des ensembles flous variables pour évaluer quantitativement l'efficacité des attaques et des défenses contre les menaces persistantes avancées (APT) en abordant leur incertitude et leur complexité inhérentes, avec une validation expérimentale démontrant sa précision face à des scénarios réels.

Xiang Long, Jingyuan He, Haili Sun, Lansheng Han2026-07-10

💻 informatique

Adaptive Selection of MICE Algorithm Parameters: A Case Study on Pulmonary Function Value Prediction Models

Cette étude propose une méthode de sélection adaptative des paramètres de l'algorithme MICE basée sur les indicateurs de la fonction pulmonaire, démontrant que cette stratégie surpasse l'interpolation PCHIP en maintenant une performance prédictive stable et en capturant efficacement les corrélations multivariées dans les ensembles de données de la BPCO présentant des taux de données manquantes variables.

Yeonghui Gang, Myung-Mo Lee, Jucheol Moon, Hongjun Kim2026-07-10

💻 informatique

From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems

Cet article présente le cadre Oversight-to-Control (O2C), un modèle socio-technique comprenant six fonctions et des conditions de soutien, afin de diagnostiquer pourquoi la supervision humaine échoue souvent à établir un contrôle effectif dans les systèmes d'IA à haut risque en analysant les instruments réglementaires et des cas réels où l'interprétation et l'intervention opportune font fréquemment défaut.

Karim Hardy2026-07-10

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