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💻 informatique

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

Cet article propose QBK-ProtoNet, un cadre de détection de deepfakes interprétable qui exploite des prototypes de covariance bio-cinématique calibrés par la qualité pour identifier de manière robuste les vidéos manipulées à travers des conditions dégradées et des domaines inédits en mesurant les incohérences physiologiques et temporelles par rapport aux preuves authentiques et manipulées apprises.

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 informatique

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Cet article introduit EVE, une unité neurale distributionnelle qui traite les états cachés comme des latents variationnels locaux, et démontre, via un protocole de gel de l'a posteriori, qu'une lecture par branche-médoïde sans oracle peut décoder efficacement cet état latent pour améliorer la précision et la couverture des prévisions multimodales sans réentraînement.

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 informatique

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

Cette étude propose un modèle hybride Forêt Aléatoire–ANN entraîné sur 450 projets de construction péruviens qui atteint une précision de 91,20 % dans l'évaluation dynamique des coûts, réduisant considérablement les erreurs de prédiction et le biais géographique tout en offrant une voie viable pour l'intégration dans les cadres de gestion des infrastructures publiques du Pérou.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 informatique

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

Cet article passe en revue l'évolution des architectures U-Net pour la segmentation d'images médicales, mettant en lumière leurs cinq variantes principales, leur intégration avec des techniques avancées telles que les GAN et l'augmentation de données, ainsi que les optimisations pour l'efficacité et la transparence qui améliorent collectivement la précision et l'applicabilité clinique dans le diagnostic des maladies et la planification des traitements.

Pankaj Chandankhede2026-06-30
💻 informatique

Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

Cet article démontre que l'exploitation du vérificateur dans le raffinement itératif guidé par l'NLI est une vulnérabilité architecturale inhérente aux boucles de rétroaction à métrique unique plutôt qu'un artefact d'optimisation, montrant comment un pipeline sans entraînement et sans gradient peut systématiquement dégrader la fidélité tout en gonflant les scores NLI par la troncature de contenu, et propose un protocole de détection universel et sans annotation pour identifier de tels risques structurels.

Arnav Gupta2026-06-30
💻 informatique

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

Ce document propose Dyna-FractureNet, un nouveau cadre exploitant l'apprentissage par renforcement multi-agents coopératif pour sélectionner dynamiquement des ensembles de modèles optimaux et coordonner des mécanismes d'attention multi-niveaux, améliorant ainsi de manière significative la précision, la robustesse et l'efficacité de la détection de fractures à travers diverses régions anatomiques dans l'imagerie radiographique.

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30
💻 informatique

Photovoltaic Panel Failure Detection Using Class-Conditioned Generative Adversarial Networks

Cet article propose un cadre de réseau antagoniste génératif avec classificateur auxiliaire (AC-GAN) qui synthétise des images thermiques de haute fidélité de défauts photovoltaïques rares pour remédier au déséquilibre des classes, améliorant ainsi de manière significative le calibrage probabiliste et la fiabilité du diagnostic de pannes piloté par l'IA dans les opérations solaires.

Md Moshfiqure Rahman, Paroma Chatterjee, Varsha Sen, Kamrul Hasan, Prashnna Gyawali, Anurag K. Srivastava2026-06-30
💻 informatique

Enhancing Breast Cancer Prediction from Histopathological Images using Hybrid CNN-LSTM Architecture

Cette étude propose une architecture hybride ResNet101-LSTM optimisée avec Adam qui atteint une précision et une spécificité élevées dans la classification du cancer du sein à partir d'images histopathologiques de BreaKHis à un grossissement de 40x, surpassant d'autres modèles d'apprentissage profond dans les scénarios binaires et multiclasses.

Rajyalakshmi Bandi, PULLARAO CHENNAMSETTY2026-06-30
💻 informatique

Quantum Neural Networks for Wind Energy Forecasting: A Comparative Study of Performance and Scalability with Classical Models

Cette étude démontre la viabilité des réseaux de neurones quantiques pour la prévision de l'énergie éolienne en évaluant systématiquement 12 configurations par rapport aux modèles classiques, révélant que des conceptions spécifiques de QNN peuvent atteindre une performance compétitive (jusqu'à R² = 0,94) malgré les compromis computationnels inhérents aux simulations de l'ère NISQ.

Batuhan Hangun, Onder Eyecioglu, Mehar Ali, Oguz Altun, Korhan Kayisli2026-06-30