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💻 computer science

C3Q-MARL: A Framework for UAV SwarmConnectivity and Collision Avoidance

Cet article introduit C3Q-MARL, un cadre de travail sensible à la connectivité qui intègre le contrôle de la topologie fondé sur la théorie des graphes avec un module d'optimisation inspiré du QAOA dans l'apprentissage par renforcement multi-agents afin d'améliorer la coordination des essaims de drones (UAV), l'évitement de collisions et la préservation de la connectivité sous des contraintes d'observabilité partielle et de communication.

Mazyar Taghavi, Javad Vahidi2026-07-10
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Scale-Dependent Performance of YOLOv12 andYOLOv11 for Automated Blood Cell Detection: A Controlled Benchmark on BCCD

Cette étude présente le premier benchmark échelle par échelle des variantes de YOLOv11 et YOLOv12 sur l'ensemble de données BCCD, révélant que bien que leur performance moyenne globale soit presque identique, YOLOv12 excelle à l'échelle nano pour les applications critiques en termes de latence tandis que YOLOv11 le surpasse aux échelles moyenne et grande, indiquant que la sélection du modèle doit être dictée par des exigences spécifiques d'échelle et de rappel plutôt que par une hypothèse uniforme de supériorité.

Wenxi Tang, Yu Miao, Xiafang Chen2026-07-10
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RLHOARNet: A MONAI-Based 3D U-Net withLightweight Residual Boundary Refinement forMulti-Modal Brain Tumor Segmentation

Cet article présente RLHOARNet, une architecture 3D U-Net basée sur MONAI, dotée d'un module léger de raffinement des contours résiduels qui atteint des performances de pointe et des vitesses d'inférence en temps réel pour la segmentation de tumeurs cérébrales multimodales sur le jeu de données BraTS 2020.

A Divyashree, Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha2026-07-10
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FedHyperM: Modality-Sensitive Federated Hypergraph Learning for Heterogeneous Multimodal Edge Intelligence

FedHyperM est un cadre d'apprentissage fédéré respectant la vie privée pour les dispositifs de bord qui traite l'hétérogénéité des modalités en employant une prédiction basée sur des hypergraphes et une agrégation sensible aux modalités afin de surpasser de manière significative les bases de référence existantes en termes de précision et de score F1.

Qibin Zhou, Jianqi Shi, Boon Xian Chai, Rifai Chai, Xin Li, Di Guo2026-07-10
💻 computer science

Quantitative Evaluation of APT Attack and Defense Effectiveness based on Variable Fuzzy Sets

Cet article propose le modèle APT-VFSEA, qui utilise des ensembles flous variables pour évaluer quantitativement l'efficacité des attaques et des défenses contre les menaces persistantes avancées (APT) en abordant leur incertitude et leur complexité inhérentes, avec une validation expérimentale démontrant sa précision face à des scénarios réels.

Xiang Long, Jingyuan He, Haili Sun, Lansheng Han2026-07-10
💻 computer science

Adaptive Selection of MICE Algorithm Parameters: A Case Study on Pulmonary Function Value Prediction Models

Cette étude propose une méthode de sélection adaptative des paramètres de l'algorithme MICE basée sur les indicateurs de la fonction pulmonaire, démontrant que cette stratégie surpasse l'interpolation PCHIP en maintenant une performance prédictive stable et en capturant efficacement les corrélations multivariées dans les ensembles de données de la BPCO présentant des taux de données manquantes variables.

Yeonghui Gang, Myung-Mo Lee, Jucheol Moon, Hongjun Kim2026-07-10
💻 computer science

From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems

Cet article présente le cadre Oversight-to-Control (O2C), un modèle socio-technique comprenant six fonctions et des conditions de soutien, afin de diagnostiquer pourquoi la supervision humaine échoue souvent à établir un contrôle effectif dans les systèmes d'IA à haut risque en analysant les instruments réglementaires et des cas réels où l'interprétation et l'intervention opportune font fréquemment défaut.

Karim Hardy2026-07-10
💻 computer science

Quantum-Resilient DICOM Image Secret Sharing with Quasi-Periodic Unitary Scrambling and Hypergraph Authentication

Cet article propose AJIT, un cadre hybride classique-quantique de haute fidélité qui assure le partage sécurisé et l'authentification multipartite résilients au quantique d'images médicales DICOM en combinant la compression basée sur la DTCWT, le brouillage unitaire quasi-périodique et la vérification par hypergraphe topologique afin de parvenir à une reconstruction sans perte et une résistance différentielle robuste.

Digambar Padulkar, Jibi Abraham2026-07-10
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Retrieval-Augmented Large-Language-Model-Based Time-Series Forecasting for Cross-Market Equity Analysis

Cette étude introduit le cadre Cross-Market Retrieval-Augmented Lag-Llama (CM-RAF-Lag-Llama), démontrant que l'intégration de la recherche historique à un modèle Lag-Llama pré-entraîné réduit considérablement les erreurs de prévision à travers divers marchés d'actions en exploitant des fenêtres historiques analogues pour corriger les prédictions, particulièrement pour les cibles liées à la volatilité et au volume.

Novanto Yudistira, Yanuar Putra Kharisma Adhiyasa2026-07-10
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CFE-UNet: Cross-Feature Exchange Mechanism for Enhanced Representation Learning in Remote Sensing image Analysis

Le papier propose CFE-UNet, un nouveau cadre de segmentation sémantique pour la télédétection qui intègre un encodeur reconstruit avec un décodeur d'échange de caractéristiques croisées (Cross-Feature Exchange) afin de combiner efficacement le contexte global et les détails locaux, atteignant des performances de l'état de l'art sur des scènes urbaines et naturelles complexes et hétérogènes.

Siyong Liu, Yuxuan Qin, Zhenyang Liu, Ziqian Wang2026-07-10