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💻 computer science

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

Cet article propose le cadre de raisonnement géométrique progressif guidé par les moments (MPGR), qui traite l'estimation robuste de la pose 6D sous occlusion sévère en reformulant la tâche comme un problème d'inférence sensible à la distribution qui utilise une modélisation statistique d'ordre supérieur pour réparer les structures géométriques fragmentées et améliorer la cohérence des caractéristiques.

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 computer science

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Cet article propose un cadre basé sur les réseaux de neurones sur graphes qui modélise les sports d'équipe comme des graphes hétérogènes dynamiques afin de prédire l'efficacité offensive et les formations défensives tout en optimisant les stratégies tactiques par l'apprentissage par renforcement sur graphes et le raisonnement contrefactuel, démontrant une performance supérieure par rapport aux bases de référence existantes sur les ensembles de données de l'UEFA Champions League et de la NBA.

Honghong Song2026-07-14
💻 computer science

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Cet article évalue les modèles YOLOv11 et EfficientNetV2M sur le jeu de données déséquilibré HAM10000 pour la classification des tumeurs cutanées, démontrant que YOLOv11 atteint un rappel supérieur (86,5 %) pour un dépistage à haute sensibilité, tandis qu'EfficientNetV2M combiné à un classificateur SVM offre une spécificité plus élevée (96,8 %) pour un triage précis.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 computer science

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Cet article propose un cadre hybride quantique-classique complet comprenant cinq modèles spécialisés (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD et QMRL-XAI) qui améliorent collectivement la précision de la détection des fraudes financières, l'adaptabilité aux écosystèmes dynamiques et l'explicabilité réglementaire grâce à des techniques avancées d'intrication de caractéristiques quantiques, de construction de graphes et d'apprentissage par renforcement méta.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14
💻 computer science

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Cette enquête synthétise les recherches émergentes sur la remédiation autonome des vulnérabilités à travers divers environnements informatiques, organisant la littérature en six flux clés et un modèle de tâche formel en boucle fermée afin de mettre en évidence les thèmes critiques, les mécanismes de sécurité opérationnelle et les lacunes de recherche significatives dans le déploiement de l'IA agentique et de l'apprentissage par renforcement pour la réparation sécurisée des systèmes.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14
💻 computer science

Audit Detection Risk Reduction Using Machine Learning: Evidence from 3.3 million Transactions

Cette étude introduit et valide un cadre d'apprentissage automatique à quatre couches qui réduit considérablement le risque de détection d'audit et le temps de traitement par rapport aux méthodes traditionnelles en exploitant des modèles non supervisés et supervisés sur 3,3 millions de transactions réelles provenant d'une entreprise énergétique mongole, tout en mettant au jour un nouvel « effet de masquage par agrégation » dans les anomalies de la loi de Benford.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Uyanga Sambuu2026-07-14
💻 computer science

An Explainable AI Framework for Thai Dish Recommendation Using Sensory Profiling and Association Rule Mining

Cette étude propose un cadre d'IA explicable qui intègre l'extraction de règles d'association à un profilage sensoriel tridimensionnel pour analyser les données de transactions de restaurants thaïlandais, révélant ainsi des modèles d'associations de plats ancrés culturellement et permettant la génération de recommandations de repas interprétables et authentiques.

Silada Intarasothonchun, Pongphan Sathatip, Patcharaporn Mahasuweerachai, Kullapapruk Piewthongngam2026-07-13
💻 computer science

A Lightweight Neural Network Approach for Phishing URL Detection

Cette recherche propose une approche par réseau de neurones léger pour la détection d'URL de phishing utilisant le jeu de données PhiUSIIL, démontrant que l'optimisation des hyperparamètres et l'application de la mise à l'échelle des données améliorent considérablement la précision de la classification tout en maintenant une faible complexité computationnelle.

Umer Farooq Ali, Syeda Mariam Muzammal, Ruqia Bibi, NZ Jhanjhi, Muhammad Tayyab2026-07-13
💻 computer science

Morphological Priors and Photogrammetric Conditioning for Auditable Generative 3D Miao and Dong Timber Heritage Scenes

Cette étude propose un flux de travail génératif auditable pour les scènes de patrimoine en bois des minorités Miao et Dong qui intègre des priors morphologiques, un conditionnement photogrammétrique et une journalisation de la provenance afin de garantir des preuves sémantiques et structurelles révisables sans prétendre à une reconstruction de précision topographique.

Jiejun Bai, jiajia Lin, jian Lv, wenzhao Liu, qingni Yuan2026-07-13