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💻 informatique

Quantum machine learning performance evaluation for air pollution assessment with benchmarking and comparative analysis using multi-metric scoring and quantum circuit expressibility

Cette étude introduit le cadre MDQ-3L pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique classiques, profonds et quantiques pour la prédiction de la pollution de l'air, révélant que si les modèles classiques comme CatBoost et DBN surpassent actuellement les approches quantiques sous les contraintes NISQ, le système de notation multi-métrique proposé identifie efficacement les limitations structurelles et guide la sélection de circuits quantiques à faible intrication pour la future modélisation environnementale hybride.

Jagadish Kumar Mogaraju2026-07-09
💻 informatique

Breast Abnormality Classification in Resource-Constrained Settings Through GAN Generated Synthetic Mammography Patches

Cet article propose l'utilisation d'un CUT-GAN à faibles ressources pour générer des patchs de mammographie synthétiques afin d'entraîner des modèles d'apprentissage profond dans des contextes à ressources limitées, démontrant que si les données synthétiques améliorent la performance des modèles par rapport à l'absence de données, elles produisent actuellement une précision (AUC de 0,751) inférieure à celle de l'entraînement sur des images réelles (AUC de 0,913).

InChan Hwang2026-07-09
💻 informatique

An Equivalence-Checked RV32IM Pipeline with Integrated gshare Branch Prediction and On-FPGA Visualization

Cet article présente un pipeline RV32IM à cinq étages synthétisable comprenant un prédicteur de branche gshare intégré et une unité de visualisation VGA sur FPGA indépendante de l'hôte, qui atteint une amélioration de performance de 2,33× par rapport à une base statique tout en permettant une introspection du pipeline en temps réel et une vérification fonctionnelle bit-exacte.

Thivanka Wimalachandra2026-07-09
💻 informatique

An EEG Signals-based Deep Spatio-Temporal Feature Extraction with Dual Attention for Detecting Parkinson’s Disease

Cet article propose un cadre léger de réseau EEG à double attention basé sur l'extraction de caractéristiques spatio-temporelles profondes (CSFE-DAE) qui combine les motifs spatiaux communs avec des mécanismes de double attention pour atteindre une précision de détection de la maladie de Parkinson de pointe de 97,59 % sur les signaux EEG.

A. Dhavapandiammal, Kalavathi Palanisamy2026-07-09
💻 informatique

Artificial intelligence in learning management systems: enhancing computational thinking for primary school pupils

Cette étude a utilisé un modèle de développement Four-D pour créer et valider un système de gestion de l'apprentissage basé sur l'IA pour les écoles primaires, que les experts ont jugé hautement faisable et efficace pour améliorer les compétences en pensée computationnelle des élèves, particulièrement en ce qui concerne la décomposition, l'abstraction et les algorithmes.

Nafiah Nafiah, Sukron Djazilan, Dewi Widiana Rahayu, Ahmad Shiddiq, David Hermansyah2026-07-09
💻 informatique

Feature‑Adaptive Fusion in Hybrid Quantum–Classical Neural Networks for Robust Biomedical Image Classification

Ce document propose un réseau de neurones hybride quantique-classique à fusion adaptative aux caractéristiques (FAF-HQNN) qui pondère dynamiquement les prédictions classiques et quantiques afin d'obtenir une précision supérieure et une robustesse accrue contre le bruit dans les tâches de classification d'images biomédicales.

Yan-Yan Hou, Jian Li, Chongqiang Ye, Hengji Li, Zhuo Wang, Qinghui Liu2026-07-09
💻 informatique

ACDGRec: Adversarial Contrastive Diffusion Graph Neural Network for Robust Recommendation

Le papier propose ACDGRec, un modèle de recommandation robuste qui intègre l'entraînement adversaire et l'apprentissage contrastif dans un réseau de neurones sur graphe basé sur la diffusion afin de traiter efficacement la parcité des données, les problèmes de démarrage à froid et l'instabilité des entrées en capturant les corrélations de contexte latent des utilisateurs.

Yuan Yu, Guangshun Li, Junhua Wu, Ruirui Zhang2026-07-09
💻 informatique

NDN-Aware Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Cache Pollution Attack Mitigation

Cet article propose un cadre MADDPG (Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient) coopératif et conscient de l'NDN qui exploite l'apprentissage décentralisé et des représentations d'état spécialisées pour atténuer efficacement les attaques par pollution de cache dans le Named Data Networking, démontrant une efficacité de cache, une convergence plus rapide et une résilience accrues par rapport aux approches mono-agent et conventionnelles.

Sethu S, Manikandan A2026-07-09
💻 informatique

A Linear Mapping-Enhanced PPO Framework for Dynamic Load Balancing in Smart City Edge Systems

Cet article propose un cadre d'optimisation de politique proximale améliorée par cartographie linéaire (LME-PPO) qui exploite l'apprentissage par renforcement profond pour optimiser l'équilibrage dynamique de la charge et réduire la latence du système dans les environnements d'informatique de bord des villes intelligentes en cartographiant efficacement les espaces de tâches complexes et en assurant l'équilibre computationnel entre les serveurs de bord.

Fenghui Zhang, Yuhang Jiang, Yuhao Xu, Huaqiang Xi, Qiu Xu, Shijian Zheng, Maosheng Fu2026-07-09
💻 informatique

Consensus among Learning Agents: A Multi-AgentReinforcement Learning Framework withGame-Theoretic Incentives

Cet article propose un cadre d'apprentissage par renforcement multi-agents doté d'incitations issues de la théorie des jeux afin de parvenir au consensus entre des participants de blockchain autonomes et apprenants, démontrant que les politiques convergent vers des équilibres équitables et tolérants à l'adversité tout en identifiant des limitations architecturales spécifiques et en affinant les garanties de convergence théoriques.

Chen Song, Jing Li, Tao Xie2026-07-08