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💻 informatique

Where Reasoning Breaks Under Compression: A Layer-Localized Quantization Autopsy with Three Foundation-Model Case Studies

Cet article démontre que les capacités de raisonnement des modèles de fondation présentent des schémas de fragilité spécifiques aux couches qui varient selon les architectures, révélant que si une quantification uniforme suffit à des largeurs de bits plus élevées, une stratégie de précision mixte guidée par des cartes de fragilité localisées par couche permet une compression significative en dessous de quatre bits sans sacrifier la performance.

Prof. Ayman Elnashar2026-07-07
💻 informatique

A Safety Envelope for Foundation-Model Dental Diagnosis: Bounded-Deviation Guarantees and Cross-Center Refusal

Cet article introduit une enveloppe de sécurité légère et indépendante de l'architecture (backbone-agnostic) qui enveloppe des modèles de fondation gelés afin de fournir des écarts de prédiction aux limites prouvables, une confiance calibrée et un refus robuste face aux données hors distribution, assurant ainsi la fiabilité requise pour le diagnostic dentaire clinique à travers divers centres et architectures.

Prof. Ayman Elnashar, Norsin Elnashar, Prof. Ahmed Elemam2026-07-07
💻 informatique

VozConsultAI: A Provider-Agnostic Architecture and a Clinically Grounded Evaluation of Open-Weight Large Language Models for SOAP Note Extraction in Brazilian Portuguese Telehealth

Cet article présente VozConsultAI, une architecture de microservices agnostique vis-à-vis des fournisseurs pour la génération automatisée de notes SOAP en portugais brésilien pour la télésanté, et présente le premier benchmark comparatif de modèles de langage à poids ouverts utilisant une nouvelle métrique d'évaluation cliniquement fondée qui priorise la sécurité et pénalise les hallucinations.

Nilton Gomes Furtado, Julia Vasconcelos Furtado2026-07-07
💻 informatique

Learning Human-Aligned Explanations: AMeta-Model Approach to Combining XAIMethods for Arabic Sentiment Analysis

Cet article propose un cadre de méta-modèle supervisé par l'humain qui combine plusieurs méthodes d'XAI pour générer des explications plus plausibles et alignées sur l'humain pour l'analyse de sentiment en arabe, atteignant une amélioration significative du score F1 de 0,84 avec CatBoost tout en faisant un compromis sur la fidélité par rapport aux approches d'ensemble précédentes.

Youssef Chafiqui, Houda Anoun2026-07-07
💻 informatique

AM-RAF: An Agentic, Retrieval-Augmented, Uncertainty-Gated Framework for Trustworthy Clinical Decision Support in Resource-Constrained Health Systems 

Ce document propose AM-RAF, une architecture conceptuelle à six couches qui intègre le raisonnement agentique, la génération augmentée par récupération et le report à déclenchement par incertitude afin de créer un système d'aide à la décision clinique fiable et respectueux de la vie privée, spécifiquement conçu pour les défis de connectivité et d'équité des systèmes de santé à ressources limitées.

Md. Maruf Sharker Munna2026-07-07
💻 informatique

Three Axes of Quantum Risk: A Unified Observability Model for PQC, QKD, and Crypto-Agility

Cet article introduit un modèle d'observabilité unifié à trois axes pour le risque quantique qui évalue les actifs sur la base de la résistance algorithmique, de la protection des canaux et de l'agilité cryptographique, soutenu par une implémentation open-source (Sezar) et une validation empirique à travers des scénarios TLS, QKD et d'agilité afin de remédier aux limites des outils de découverte actuels à axe unique.

Aleaddin Ozer, Murat Aydos2026-07-07
💻 informatique

Dynamic Task Offloading in Vehicular Edge Networks: A Mobility-Driven A3C-Based Framework

Cet article propose un cadre de délestage de tâches piloté par la mobilité pour l'Edge Computing véhiculaire qui utilise l'algorithme d'apprentissage par renforcement profond Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) afin d'optimiser les décisions d'ordonnancement, minimisant efficacement la latence et les surcoûts énergétiques tout en garantissant la fiabilité dans des environnements véhiculaires dynamiques.

Manoj Kumar Somesula2026-07-07
💻 informatique

Selecting Performance-Representative Validation Sets for Developing Medical Image Segmentation Neural Networks

Cet article propose une nouvelle méthode pour sélectionner un petit ensemble de validation représentatif de la performance à partir de données d'imagerie médicale limitées afin d'améliorer l'exactitude du développement de modèles, démontrant, à travers des tâches de segmentation d'IRM de cancer de la prostate, que cette approche produit des estimations de performance significativement plus proches des résultats indépendants réels que le partitionnement aléatoire traditionnel.

Xiangcen Wu, Wen Yan, Weixi Yi, Ester Bonmati, Yipeng Hu2026-07-07
💻 informatique

Design of an Efficient Object Detection Algorithm for Traffic Accident Recognition

Cet article propose SDD-YOLO11n, un modèle de détection d'objets léger pour la reconnaissance des accidents de la route qui intègre une dorsale ShuffleNetV2, un module DW_ADown et un module DS_SENetV2 afin de réduire considérablement la complexité computationnelle tout en améliorant la précision et les performances en temps réel par rapport à l'original YOLO11n et aux autres modèles dominants.

Yongping Zheng, Dianzheng Xu, Feng Li, Bingqiang Huang, Haoyu Pei, Zhihua Huang, Xinjian Xiang2026-07-07
💻 informatique

Assigning and optimising airport ground-handling operations: an rVNS metaheuristic

Cet article présente une métaheuristique de recherche à voisinage variable coopérative réduite (rVNS) pour optimiser le problème complexe de tournées de véhicules à capacité et trajets multiples avec fenêtres de temps et pauses repas (MTCVRSPTW-MB) pour les opérations de catering aéroportuaire, démontrant sa supériorité en termes d'efficacité et de réduction du kilométrage par rapport aux méthodes exactes sur des instances réelles de l'aéroport international de San Francisco.

Alexandre Dupaquis, Ronan Guivarch, Sandrine Mouysset, Daniel Ruiz, Vincent Charvillat, Frédéric Bouilhaguet2026-07-07