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Implementing Random Forest Method for Healthcare Provider Fraud Detection Framework to Mitigate Financial Risk and Cost Optimization in Healthcare Management

Cet article propose un cadre d'apprentissage automatique basé sur les forêts aléatoires (Random Forest), amélioré par l'équilibrage de classes SMOTE-Tomek, pour détecter efficacement la fraude des prestataires de soins de santé et atténuer les risques financiers en surpassant les modèles traditionnels tels que les arbres de décision, la régression logistique, les SVM et le Naive Bayes en termes de précision et de mesures de performance clés.

Jenny Patel2026-07-13

💻 computer science

MSAL-YOLO: a YOLOv8-based detector for small and densely distributed object detection in UAV aerial imagery

Le papier propose MSAL-YOLO, un détecteur YOLOv8 amélioré qui intègre un module de convolution mixte spatio-canale, un mécanisme d'attention de coordonnées amélioré à branches multiples et une perte Wise-IoU adaptative à la région pour traiter efficacement les défis de la détection d'objets petits et densément distribués dans l'imagerie aérienne par UAV, atteignant des améliorations de performance significatives sur les jeux de données VisDrone2019 et DOTAv1.

Fei Ding, Xiufu Du, Haining Zhang, Haibin Liu, Liguo Han2026-07-13

💻 computer science

TRAUMA: A Machine Learning–Based Record Linkage Method for Health Databases

Cette étude valide la méthode TRAUMA, une approche de couplage d'enregistrements basée sur l'apprentissage automatique supervisé utilisant LightGBM, démontrant sa capacité supérieure à récupérer de véritables correspondances avec une précision et une spécificité élevées par rapport à l'outil traditionnel CIDACS-RL dans les bases de données de santé brésiliennes.

Daniel Scaldaferri Lages, Thayna Karoline Sousa Silva, Patricia Bartholomay Oliveira, Dayan Carvalho Ramos Salles de Oli (…)2026-07-13

💻 computer science

Diamojism: Semantic-Perceptual Tile Selection for Large-Format Emoji Mosaic Rendering

Cet article introduit le Diamojisme, une nouvelle architecture de rendu de photomosaïque qui améliore les mosaïques d'emojis grand format en intégrant une évaluation de la pertinence thématique sémantique et une correction itérative de la palette dans un système de grille de tuiles en forme de diamant, améliorant ainsi la pertinence thématique et la précision des couleurs sans recourir à des modèles génératifs.

Michael Jacobs2026-07-13

💻 computer science

An (n, n) Threshold Color QR Code-based Visual Secret Sharing Scheme for Privacy Images

Ce document propose un nouveau schéma de partage visuel de secret à seuil (n, n) qui utilise des codes QR en couleur comme parts significatives pour chiffrer de manière sécurisée et récupérer sans perte des images privées en exploitant la redondance de couleur et les opérations XOR.

Tao Liu, Yongjie Wang, Xuehu Yan, Yanlin Huo2026-07-13

💻 computer science

What Makes a Programming Problem Hard for a Language Model? An Empirical Study of Item Difficulty Across Code LLMs on Two Benchmarks

Cet article présente une étude empirique démontrant que la difficulté des problèmes dans les benchmarks de génération de code est une métrique stable et transférable, pilotée par des caractéristiques de spécification (telles que les exemples et la longueur du prompt) sur HumanEval et par la complexité des solutions sur MBPP, offrant ainsi des perspectives critiques pour l'amélioration des benchmarks, de l'auto-évaluation et de la conception d'outils éducatifs à mesure que les scores agrégés des modèles saturent.

TANZIM ISLAM KHAN2026-07-13

💻 computer science

Detecting ovarian endometriomas from ultrasound using vision transformers and cross-modality transfer learning

Cet article présente un modèle d'apprentissage automatique pionnier qui détecte les endométriomes ovariens à partir d'images échographiques en utilisant des transformateurs de vision et l'apprentissage par transfert transmodal, atteignant une haute performance malgré la rareté et le déséquilibre des données tout en démontant la transférabilité des caractéristiques de bas niveau à travers les modalités d'imagerie médicale.

Matthew Watson, Miliani Fraser-Fletcher, Tom Willshare, Molly Jowsey, Noura Al Moubayed2026-07-13

💻 computer science

Turbulence Is Not What You Need to Detect Hallucinations

Malgré l'attrait théorique de considérer les hallucinations comme des instabilités dynamiques dans les grands modèles de langage, cet article démontre que les représentations statiques sont bien plus efficaces pour la détection, car l'ajout de caractéristiques dynamiques n'apporte aucune amélioration statistiquement significative par rapport à de simples sondes linéaires.

Igor Itkin2026-07-13

💻 computer science

Intelligent Root Cause Analysis and Incident Diagnostics for Microsoft Fabric and Power BI through Telemetry Correlation and Kusto Query Language

Cet article présente un cadre d'analyse intelligente des causes racines pour Microsoft Fabric et Power BI qui utilise la corrélation de télémétrie multicouche et l'inférence pilotée par le langage Kusto Query Language afin d'améliorer considérablement la précision et la rapidité du diagnostic d'incidents par rapport aux méthodes manuelles traditionnelles.

Shujath Baig Mirza2026-07-13

💻 computer science

Human–AI collaboration in deductive coding of classroom dialogue: prompt engineering and collaboration patterns

Cette étude emploie la recherche basée sur la conception pour démontrer qu'un assistant de codage GPT personnalisé, lorsqu'il est intégré à des invites structurées et à un flux de travail collaboratif centré sur l'humain, soutient efficacement le codage déductif des dialogues de classe tout en soulignant que le succès de la collaboration humain-IA dépend de l'interaction dynamique entre l'architecture des invites, le séquençage du flux de travail et la posture du chercheur envers l'IA.

Luwei Bai, Dongkeun Han, Sara Hennessy2026-07-13

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