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💻 computer science

Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Cet article présente une revue systématique et une méta-analyse quantitative de 36 études démontrant que les méthodes d'ensemble basées sur les arbres sont l'approche d'apprentissage automatique supervisé la plus efficace pour prédire l'efficacité des cellules solaires à pérovskite, tout en identifiant les défis clés en matière de standardisation des données et en proposant une feuille de route complète pour améliorer la fiabilité et l'extensibilité du développement photovoltaïque piloté par l'apprentissage automatique.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
💻 computer science

ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Cet article présente ThinkCode, un cadre d'étayage médiatisé par l'IA qui utilise un paradigme d'interaction de type « l'indice d'abord » pour contrer le déchargement cognitif et l'atrophie des compétences dans l'enseignement de la programmation en imposant le rappel actif et le raisonnement par étapes avant de révéler les solutions complètes.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
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Lightweight YOLOv8 with Multi-Module Optimization for Electric Bicycle Rider Helmet Detection

Cet article propose un système de détection amélioré et léger basé sur YOLOv8, optimisé par plusieurs modules pour surmonter les limitations existantes en matière de précision, de performance en temps réel et de compatibilité avec les appareils de bord pour la détection des casques des cyclistes de vélos électriques dans des scénarios de trafic complexes.

Yalei Dong, Fengchen Wei2026-07-10
💻 computer science

QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

L'article présente le Quantum Kernel Transformer (QKT), une architecture hybride qui exploite un circuit quantique paramétré entraînable en tant que couche d'encodage non linéaire pour atteindre des performances compétitives ou supérieures sur diverses tâches de classification de haute dimension à travers les domaines du texte, du tabulaire, de l'audio et de la physique, tout en démontrant une robustesse face à l'instabilité et en identifiant des limitations spécifiques dans le traitement d'images.

Hao-Yuan Chen2026-07-10
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A Design Science Approach to Zero Trust Cyber Risk Governance in Digital Government Platforms: Development and Evaluation of the CRGMM Framework

Cet article présente le développement et la validation préliminaire du Cyber Risk Governance Maturity Model (CRGMM), un nouveau cadre de Design Science qui intègre les principes du Zero Trust pour évaluer et guider la gouvernance des risques cybernétiques des plateformes gouvernementales numériques multi-agences, tel que démontré par son application au système Sahel du Koweït.

Abdullah F. Alenezi2026-07-10
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CEDF-CS: Class-Balanced Prototype Condensationfor Resource-Efficient and Leak-Free Intrusion Detection in Industrial IoT and Enterprise Networks

Le document présente CEDF-CS, un cadre de condensation de prototypes sans fuite et équilibré par classe qui compresse considérablement les ensembles de données massifs de détection d'intrusion tout en préservant les structures d'attaques minoritaires, permettant à des modèles économes en ressources d'atteindre des performances égales ou supérieures à l'entraînement sur l'ensemble des données sur des bancs d'essai de l'IoT industriel et de réseaux d'entreprise.

George Karraz, Anas Shahin2026-07-10
💻 computer science

Secure Data Sharing for Real Estate Valuation Using Blockchain Technology

Cet article propose le Valuation Data Ledger (VDL), un cadre de blockchain à permission qui intègre le stockage hybride, le contrôle d'accès et les incitations par jetons pour unifier de manière sécurisée les données fragmentées d'évaluation immobilière, démontrant par une évaluation synthétique qu'il améliore la précision de l'évaluation automatisée, permet une détection efficace de la fraude et soutient l'apprentissage collaboratif respectant la vie privée.

Khaled Almi'ani, Nedal Ababneh, Tawfiq Alrawashdeh, Nur Siyam2026-07-10
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Mixed Neural Rendering: Interactive Mixed Reality Capture and Curation for Neural 3D Reconstruction

Cet article présente Mixed Neural Rendering (MiNeR), un pipeline de Réalité Mixte interactif utilisant HoloLens 2 qui intègre la capture en temps réel, l'inspection in situ et la segmentation pilotée par requêtes afin de surmonter les limitations d'acquisition traditionnelles et de permettre une reconstruction 3D neurale robuste et centrée sur l'objet.

Alessio Paolucci, Lorenzo Stacchio, Emanuele Balloni, Pasquale Cascarano, Primo Zingaretti2026-07-10
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HashGuard-FL: Learnable Hash-Based GAN Discriminator with Post-Quantum Audit Trail for Federated Learning Integrity

HashGuard-FL est un nouveau cadre d'apprentissage fédéré qui intègre un discriminateur GAN basé sur un hachage apprenable pour la détection d'attaques multiclasses et à grain fin avec une couche d'audit post-quantique utilisant des signatures SHAKE-256 et CRYSTALS-Dilithium afin de garantir une intégrité résistante au quantique et inviolable à travers divers benchmarks.

Nilima Dongre2026-07-09
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Beyond Aggregate Metrics Diagnosing the Long-Tailed Failure of Oracle Bone Character Detection and Recognition

Cet article diagnostique l'écart de performance sévère dans la détection de caractères sur os oraculaires causé par une distribution de classes extrêmement longue traîne et propose FAR-YOLO, une base de référence découplée qui améliore significativement la précision de la reconnaissance à peu d'exemples grâce à un échantillonnage sensible à la fréquence et une augmentation préservant la morphologie sans compromettre la performance globale de localisation.

Dan Sui, Yuhang Xing, Penglan Liu, Bang Li2026-07-09