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💻 informatique

Can Large Language Models Substitute for Human Raters? Reliability and Validity of Urban Design Quality Assessment

Cette étude évalue la fiabilité et la validité des LLM multimodaux pour l'évaluation du design urbain à Séoul, constatant que, bien qu'ils soient performants sur les caractéristiques visuellement explicites, leur incapacité à reproduire pleinement les évaluations humaines pour les variables contextuelles ou proportionnelles limite leur adéquation à des applications spécifiques aux éléments plutôt qu'universelles.

Wookjae Yang, Jihyun Hwang, Reid Ewing2026-06-26
💻 informatique

Imaging without Images: Using Artificial Intelligence for Direct Discovery of Spatial Signatures in the Absence of Image Reconstruction

Cet article propose un paradigme d'apprentissage automatique qui contourne la reconstruction d'image traditionnelle pour détecter directement des entités d'intérêt, telles que des maladies, à partir de mesures minimales, réduisant ainsi considérablement les coûts et le temps d'acquisition tout en maintenant la précision du diagnostic.

Sumit Chopra, Raghav Singhal, Angela Tong, Rajesh Ranganath, Hersh Chandarana, Daniel Sodickson2026-06-26
💻 informatique

Agentic Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Systems: A Hybrid LLM and Local Search Approach

Ce document propose un cadre d'allocation de tâches hybride pour les systèmes multi-robots hétérogènes qui combine un grand modèle de langage pour générer des solutions initiales de haute qualité basées sur le langage naturel avec un algorithme de recherche locale à accélération et décélération guidé par la mémoire, atteignant une réduction de 17,07 % du temps d'exécution de la mission par rapport aux méthodes traditionnelles tout en maintenant la scalabilité.

Huibo Zhang, Shengkang Chen, Ziyi Xia, Huan Yin, Fumin Zhang2026-06-26
💻 informatique

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

Cet article présente le Virtual Speech Therapist (VST), une plateforme pilotée par l'IA et incluant le clinicien dans la boucle, qui intègre une classification du bégaiement basée sur l'apprentissage profond à un raisonnement de modèles de langage à agents multiples pour générer, critiquer et affiner des plans de thérapie personnalisés et fondés sur des données probantes destinés à l'examen et à la mise en œuvre par des experts.

Shakeel SHEIKH, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Gonçalo Leal, Björn W. Schuller2026-06-26
💻 informatique

The Dice Roll Method: A StandardizedProtocol for Measuring Stochastic Bias in Large Language Model Output

Cet article introduit la « Méthode du lancer de dés », un protocole statistiquement fondé qui remplace les hypothèses paramétriques défaillantes par un cadre de modèle linéaire généralisé (GLMM) de type binomial négative et une analyse de puissance basée sur la simulation afin d'établir des nombres d'itérations standardisés et des seuils de fiabilité pour mesurer le biais stochastique dans les sorties de modèles de langage de grande taille.

Dmitrij Żatuchin2026-06-26
💻 informatique

MobiShield: Federated Android Malware Detection with Adaptive Differential Privacy under Concept Drift

MobiShield est un nouveau cadre d'apprentissage fédéré pour la détection de logiciels malveillants sur Android qui traite simultanément l'hétérogénéité des données non-IID, la dérive de concept et les fuites de confidentialité en intégrant une pondération adaptative des caractéristiques, une détection de dérive basée sur Hoeffding et un mécanisme de confidentialité différentielle dynamique qui ajuste les niveaux de bruit en réponse aux changements de distribution.

Amit Patel, Deepak Singh Tomar, R. K. Pateriya, Yogesh Kumar Sharma2026-06-26
💻 informatique

Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Cet article propose un cadre d'apprentissage fédéré respectueux de la vie privée qui intègre un modèle hybride combinant un réseau de neurones profonds et XGBoost pour détecter efficacement les cybermenaces dans les environnements de l'Internet des Objets Médicaux tout en abordant les défis liés à la confidentialité des données, à la distribution de données non-IID et aux attaques adverses.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26
💻 informatique

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Cet article propose un cadre modulaire et léger, fondé sur la recherche d'informations, qui détecte et corrige efficacement les hallucinations dans les grands modèles de langage en exploitant la recherche de preuves par TF-IDF et une vérification pondérée, atteignant ainsi une grande précision de détection et une réduction significative des hallucinations sans la surcharge de calcul de l'inférence multi-LLM.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 informatique

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Cet article propose un nouveau cadre conceptuel, Secure QoS-IPv6, qui intègre de manière synergique la détection d'anomalies pilotée par l'IA, une blockchain de consortium légère et le routage basé sur l'apprentissage par renforcement profond au sein d'une architecture SDN et 6TiSCH à quatre couches pour répondre globalement aux défis de sécurité, de confiance et de qualité de service dans les réseaux IoT IPv6 hétérogènes et à ressources contraintes.

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 informatique

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Cette étude démontre que les résultats relatifs au risque de citation pour les articles de gastro-entérologie clinique peuvent être prédits avec précision en utilisant uniquement des informations relatives au moment de la publication, les modèles de référence non sémantiques et les plongements de documents entiers atteignant une haute performance dans l'identification des articles à faible taux de citation au sein d'un corpus de littérature délimité.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26