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💻 informatique

ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Ce document propose ADONIS, un cadre décentralisé pour le découpage de réseau (network slicing) 6G qui exploite une architecture de jumeau numérique fédérée à la périphole et hiérarchique, un ordonnanceur par réseau de neurones graphiques spatio-temporels, ainsi qu'un nouveau protocole de codage delta afin de minimiser la surcharge de synchronisation et les violations d'SLA tout en garantissant la convergence de l'allocation des ressources.

Aritrik Ghosh2026-07-10
💻 informatique

Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Ce document propose le cadre FAADS (Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph), qui extrait efficacement des sous-graphes denses de haute qualité dans des réseaux multicouches dynamiques grâce à un mécanisme de mise à jour incrémentielle, atteignant des améliorations de vitesse significatives par rapport aux méthodes de pointe tout en maintenant une qualité de densité quasi optimale.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 informatique

Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

En utilisant le jeu de données OULAD, cette étude démontre que si les modèles BiLSTM surpassent les bases de référence de type gradient boosting dans la prédiction des résultats de réussite/échec et d'abandon des étudiants, les architectures d'apprentissage multi-tâches n'apportent aucun avantage significatif par rapport aux approches mono-tâche malgré une corrélation modérée entre les tâches, suggérant que ces résultats reposent sur des schémas comportementaux partiellement distincts.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10
💻 informatique

Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Cet article présente une revue systématique et une méta-analyse quantitative de 36 études démontrant que les méthodes d'ensemble basées sur les arbres sont l'approche d'apprentissage automatique supervisé la plus efficace pour prédire l'efficacité des cellules solaires à pérovskite, tout en identifiant les défis clés en matière de standardisation des données et en proposant une feuille de route complète pour améliorer la fiabilité et l'extensibilité du développement photovoltaïque piloté par l'apprentissage automatique.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
💻 informatique

ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Cet article présente ThinkCode, un cadre d'étayage médiatisé par l'IA qui utilise un paradigme d'interaction de type « l'indice d'abord » pour contrer le déchargement cognitif et l'atrophie des compétences dans l'enseignement de la programmation en imposant le rappel actif et le raisonnement par étapes avant de révéler les solutions complètes.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
💻 informatique

Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

Cet article propose un système de détection amélioré et léger basé sur YOLOv8, optimisé par plusieurs modules pour surmonter les limitations existantes en matière de précision, de performance en temps réel et de compatibilité avec les appareils de bord pour la détection des casques des cyclistes de vélos électriques dans des scénarios de trafic complexes.

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10
💻 informatique

QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

L'article présente le Quantum Kernel Transformer (QKT), une architecture hybride qui exploite un circuit quantique paramétré entraînable en tant que couche d'encodage non linéaire pour atteindre des performances compétitives ou supérieures sur diverses tâches de classification de haute dimension à travers les domaines du texte, du tabulaire, de l'audio et de la physique, tout en démontrant une robustesse face à l'instabilité et en identifiant des limitations spécifiques dans le traitement d'images.

Hao-Yuan Chen2026-07-10
💻 informatique

A Design Science Approach to Zero Trust Cyber Risk Governance in Digital Government Platforms: Development and Evaluation of the CRGMM Framework

Cet article présente le développement et la validation préliminaire du Cyber Risk Governance Maturity Model (CRGMM), un nouveau cadre de Design Science qui intègre les principes du Zero Trust pour évaluer et guider la gouvernance des risques cybernétiques des plateformes gouvernementales numériques multi-agences, tel que démontré par son application au système Sahel du Koweït.

Abdullah F. Alenezi2026-07-10
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CEDF-CS: Class-Balanced Prototype Condensationfor Resource-Efficient and Leak-Free Intrusion Detection in Industrial IoT and Enterprise Networks

Le document présente CEDF-CS, un cadre de condensation de prototypes sans fuite et équilibré par classe qui compresse considérablement les ensembles de données massifs de détection d'intrusion tout en préservant les structures d'attaques minoritaires, permettant à des modèles économes en ressources d'atteindre des performances égales ou supérieures à l'entraînement sur l'ensemble des données sur des bancs d'essai de l'IoT industriel et de réseaux d'entreprise.

George Karraz, Anas Shahin2026-07-10
💻 informatique

Secure Data Sharing for Real Estate Valuation Using Blockchain Technology

Cet article propose le Valuation Data Ledger (VDL), un cadre de blockchain à permission qui intègre le stockage hybride, le contrôle d'accès et les incitations par jetons pour unifier de manière sécurisée les données fragmentées d'évaluation immobilière, démontrant par une évaluation synthétique qu'il améliore la précision de l'évaluation automatisée, permet une détection efficace de la fraude et soutient l'apprentissage collaboratif respectant la vie privée.

Khaled Almi'ani, Nedal Ababneh, Tawfiq Alrawashdeh, Nur Siyam2026-07-10