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💻 informatique

SemanticVul: Evidence-Grounded Structured LLM Explanations for Vulnerability Detection

SemanticVul est un cadre reproductible pour la détection de vulnérabilités en C/C++ qui exploite des explications sémantiques générées localement et fondées sur des preuves pour améliorer significativement la précision et le rappel des classes minoritaires par rapport aux bases de référence existantes, tout en validant rigoureusement les affirmations par une correspondance de code déterministe et un audit de l'ensemble de données.

Abdul Razak, Ihtesham Ul Islam, Rabia Khan2026-10-15
💻 informatique

Parameter compensation reveals weak physical effects in multi-parameter inverse learning

Cet article introduit le concept de compensation de paramètres, où des effets physiques faibles sont masqués par des changements compensatoires dans d'autres paramètres, et propose un réseau de neurones à compensation de biais (BcNN) qui exploite des pseudo-solutions structurées pour récupérer de manière fiable ces effets dans les problèmes d'apprentissage inverse multiparamétriques.

Yifan Yang, Zengwei Guo2026-10-15
💻 informatique

STME-GCN: topology refinement and motion-enhanced temporal modeling for skeleton-based action recognition

Le papier propose STME-GCN, un réseau de reconnaissance d'actions basé sur le squelette qui améliore les performances en optimisant la génération de la topologie grâce à des descripteurs temporels multi-attributs et en renforçant la modélisation temporelle via une branche collaborative pose-mouvement afin de mieux capturer la dynamique du mouvement et les relations entre les articulations.

Xiaopeng Wang, Chunjun Chen, Yutao Xia2026-10-15
💻 informatique

Feasible-Space Dilution and Objective Alignment in Shallow Penalty-X QAOA: A Controlled RCSP Study

Cette étude utilise des expériences de plus court chemin sous contraintes de ressources contrôlées pour démontrer que, dans le cadre du QAOA à pénalité-X peu profond, l'échantillonnage de faible qualité des solutions réalisables provient d'insuffisances distinctes de l'optimiseur et de désalignements de l'objectif, l'entraînement basé sur la CVaR approchant efficacement les performances des contrôles de faisabilité exacte sur des tâches non vues.

Zhilin Chen2026-10-15
💻 informatique

Arthasetu - Neural Machine Translation for Classical Jain Philosophical Text with Cross-System Evaluation

Cet article présente Arthasetu, un modèle de traduction automatique neuronale spécialisé basé sur le BiLSTM pour traduire le sanskrit philosophique classique du jaïnisme en hindi, démontrant que l'augmentation de données cohérente avec le domaine et des protocoles d'évaluation rigoureux produisent une performance supérieure à celle des systèmes multilingues à grande échelle comme NLLB-200, tout en soulignant les risques critiques de fuite de données dans la recherche sur les ressources faibles.

Tamanna Jain, Neeraj Raheja2026-10-15
💻 informatique

A Comparative Benchmark of GAN, DDPM, and Flow Matching for 2D and 3D Porous Microstructures Synthesis.

Cet article présente une étude comparative de référence entre WGAN-GP, DDPM et le Flow Matching pour la synthèse de microstructures poreuses en 2D et 3D, identifiant le Flow Matching comme une approche compétitive offrant un équilibre favorable entre l'exactitude structurelle, particulièrement dans la reproduction des relations porosité-diffusivité, et l'efficacité computationnelle.

Ali Aouf, Eric Laloy, Christophe De Vleeschouwer2026-10-15
💻 informatique

Quantifying Predictive Uncertainty in Student Academic Outcomes Using Conformal Prediction

Cette étude introduit un cadre de travail conscient de l'incertitude qui intègre l'apprentissage automatique, la prédiction de conformité fractionnée (split conformal prediction) et SHAP pour prédire les résultats académiques des étudiants avec une fiabilité quantifiée, démontrant que si des modèles tels que LightGBM et XGBoost atteignent une précision élevée, la prédiction de conformité permet de signaler efficacement les cas incertains afin de soutenir des interventions ciblées impliquant l'humain dans la boucle.

Kazi Sabbir Ahmad Nahin2026-10-15
💻 informatique

Complete Patient-Level Leakage Among Traceable Images in a Widely Used Brain Tumor MRI Benchmark

Cet article révèle qu'un banc d'essai de référence largement utilisé pour l'IRM de tumeurs cérébrales souffre d'une fuite totale de données au niveau des patients, où les hautes précisions rapportées reflètent la capacité du modèle à reconnaître des coupes provenant de patients déjà vus plutôt que sa véritable capacité de généralisation à des individus inédits.

Jaiveer Bassi2026-10-15
💻 informatique

Artificial Intelligence and Machine Learning for Stock Market Prediction: A Systematic Literature Review of Methods, Emerging Paradigms, Reproducibility, and Evaluation Gaps (2016-2026)

Cette revue systématique de la littérature portant sur 685 études (2016–2026) analyse l'évolution, la reproductibilité et les lacunes d'évaluation dans la prédiction boursière pilotée par l'IA, révélant un décalage critique entre les précisions de modèles rapportées et l'utilité de trading pratique en raison de problèmes généralisés tels que la fuite de données, le manque de partage de code et l'insuffisance des tests statistiques.

Akshatha Srikantha, Manpreet Singh, Rahul Joshi, Anant Singh, Eugene Pinsky2026-10-15
💻 informatique

Autonomous robotic photography as a creative urban service

L'article présente LEAP, un système de photographie robotique autonome supervisé qui intègre avec succès des règles esthétiques apprises à une navigation sûre et adaptative dans des environnements urbains dynamiques, surpassant les modèles de référence existants tant en termes de calcul que d'évaluations esthétiques humaines, tout en démontrant une généralisation robuste à travers divers contextes.

Jia Pan, Chang Chen, Dawei Wang, Zhilan Liao, Hang Xu, Yipeng Pan, Ignatius Japar, Mathieu Chambe, Xiaofeng Liu, Hua Che (…)2026-10-15