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💻 computer science

Weak-topological neural operators for certificate-guided physical prediction

Cet article introduit les Weak-Topological Neural Operators (WTNO), un cadre qui améliore la sélection d'opérateurs neuronaux pour les équations aux dérivées partielles en couplant des prédicteurs d'état avec des certificats géométriques, topologiques et de mesures faibles afin d'assurer des prédictions physiques robustes dans des scénarios impliquant des interfaces, des changements topologiques et des événements rares.

Hanji Du, Zhichao Deng, Zhongyi He, Feiyu Wang, Shuaiyu Jin2026-07-14
💻 computer science

From Programs to Predictions: A Scalable, Multilingual Platform for Automated Evaluation of Machine-Learning Olympiads

Cet article présente MLCompete, une plateforme web multilingue et évolutive conçue pour évaluer des olympiades d'apprentissage automatique via un pipeline asynchrone et agnostique aux métriques ainsi qu'un environnement d'exécution sécurisé à deux niveaux, démontrant sa robustesse et sa fiabilité à travers un déploiement réussi lors de l'Olympiade Nationale d'IA en Roumanie et une participation internationale.

Robert-Mihai Colca, Rusu Dinu-Stefan, Mihai Nan2026-07-14
💻 computer science

Dual-Guidance Framework for Semi-Supervised Semantic Segmentation via Uncertainty and Prototypes

Cet article propose un cadre de Double-Guidage pour la segmentation sémantique semi-supervisée qui combine un module de Raffinement de Pseudo-Étiquette Dynamique Sensible à l'Incertitude et un module de Guidance par Contraste de Prototypes de Classe pour affiner conjointement les prédictions et régulariser les représentations de caractéristiques, atteignant des performances de pointe sur les benchmarks PASCAL VOC 2012 et Cityscapes.

Xi Lu, Byung-Won Min2026-07-14
💻 computer science

Trustworthy AI for Marketing Measurement: A Systematic Review of Attribution, Media Mix Modeling, and Privacy-Preserving Methods

Cette revue systématique de 108 études (2010–2026) analyse comment l'IA remodèle la mesure marketing en proposant un cadre « Mesurer–Valider–Protéger » qui équilibre le pouvoir prédictif accru de l'apprentissage profond et des modèles de mix média neuronaux face aux limites causales et aux coûts de précision imposés par les techniques de préservation de la vie privée.

Longying Lai, Zhiyuan Cheng, Yue Liu2026-07-14
💻 computer science

Beam Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging for Cancer Detection

Cet article propose un nouveau modèle de sélection de caractéristiques à double voie pilotée par la recherche en faisceau avec fusion pondérée (BSDPFS-WM) qui intègre un prétraitement avancé, une sélection de caractéristiques multi-stratégies et une généralisation empilée pour parvenir à une détection multi-cancer robuste, généralisable et explicable à travers divers ensembles de données cliniques.

Ria Pyne, Avijit Kumar Chaudhuri2026-07-14
💻 computer science

Automated Fracture Image Captioning Using Multimodal Vision-Language Models: A Comprehensive Comparative Study on a Clinically Curated Dataset

Cet article présente une évaluation comparative exhaustive de neuf architectures encodeur-décodeur pour le légendage automatisé de radiographies de fractures sur un ensemble de données cliniquement sélectionnées, démontrant que le modèle BLIP-Base pré-entraîné sur vision-langage surpasse les autres combinaisons d'encodeurs visuels et de décodeurs GPT-2 tout en fournissant des informations critiques sur les modes de défaillance et la sélection architecturale pour les tâches d'imagerie médicale à faibles ressources.

Nikosi2026-07-14
💻 computer science

Foresight Is Not Enough: Sentence-Level Future Signals, Self-Loop Hard Negatives, and the Calibration Gap in Small Language Models

Cet article démontre que, bien que le modèle ForesightLM-v2 parvienne à apprendre un signal de prédiction de futur stable au niveau de la phrase, cette représentation ne parvient pas à contrôler directement le comportement de génération, révélant que ses avantages apparents découlent principalement d'un reclassement sémantique plutôt que du terme futur appris, et soulignant un écart critique entre les représentations apprises et les résultats comportementaux calibrés dans les petits modèles de langage.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Ömer Faruk Aksoy, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-14
💻 computer science

From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATT&CK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

Cet article propose un cadre centré sur le comportement qui reconstruit les événements Sysmon en séquences corrélées par GUID afin d'améliorer la classification des techniques MITRE ATT&CK, démontrant que la préservation du contexte au niveau du processus surpasse le regroupement temporel et qu'un modèle de base SecureBERT obtient des résultats supérieurs sans atténuation explicite du déséquilibre des classes.

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghiyan, Mahsa Saeidi2026-07-14