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💻 computer science

Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability

Cet article propose une approche supervisée par métadonnées pour désentrelacer la structure anatomique des variations dépendantes de l'acquisition dans l'imagerie biomédicale, permettant la création de représentations sensibles à l'acquisition et d'un modèle d'harmonisation unifié qui améliore la généralisation, l'interprétabilité et le déploiement clinique à travers divers protocoles et sites d'imagerie.

Mehmet Yigit Avci, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Natalia Glazman, Paul Wright, Mehmet Yigitsoy, Sebastien Ourselin (…)2026-07-30
💻 computer science

Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter

Cette étude démontre qu'un cadre d'apprentissage automatique d'ensemble interprétable, utilisant spécifiquement la régression par forêts extra-aléatoires (Extra Trees Regression), peut prédire avec précision le diamètre des nanofibres électrofilées de TiO₂–PVP en fonction des paramètres de processus, offrant ainsi une alternative hautement efficace et précise aux méthodes traditionnelles d'optimisation expérimentale chronophages.

Chetan More, Harshada Mhetre, Kedar Sahasrabudhe, Asmita Mali, Sameer Gajmal, Amol Bhopale, Amit Shewale2026-07-30
💻 computer science

MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset

Ce document propose MSF-TrashDet, un réseau de fusion de caractéristiques multi-échelles léger qui utilise un nouveau bloc d'amélioration de caractéristiques multi-échelles et une élagage de canaux structuré pour atteindre une détection d'objets de déchets précise et efficace sur le jeu de données TrashNet, surpassant les modèles de pointe tels que YOLOv5n, YOLOv8n et YOLOv11n avec 91,91 % de mAP50 tout en maintenant une faible complexité computationnelle.

Tao Yanfen, Lei Lijuan, Gao Yousheng, Fan Dongdong, Mei Pengfei2026-07-30
💻 computer science

A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Ce document propose un cadre de chiffrement hybride évolutif qui combine le chiffre de Hill unimodulaire avec un chiffrement par flux XOR basé sur une carte logistique chaotique afin de fournir une protection sécurisée, efficace et indépendante du format pour des fichiers binaires arbitraires, atteignant un caractère aléatoire quasi idéal, une forte résistance aux attaques statistiques et une récupération sans perte avec un débit élevé.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30
💻 computer science

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Cet article présente le système cryptographique chaotique hybride basé sur la division (HSBCC), un cadre unifié qui intègre un chiffre de Hill unimodulaire généré dynamiquement, une dérivation de clé basée sur la carte logistique et la cryptographie sur les courbes elliptiques afin de parvenir à un chiffrement sécurisé, sans perte et préservant la taille pour des fichiers binaires arbitraires.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
💻 computer science

Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Cette étude démontre que si l'élagage par blocs de parcimonie compresse considérablement un modèle de détection d'intrusion par apprentissage profond pour un déploiement en périphérie sans améliorer la latence d'inférence sur le matériel standard, il introduit une instabilité spécifique aux classes et ne parvient pas à résoudre les problèmes de performance pour les types d'attaques minoritaires.

Ishan Mishra2026-07-30
💻 computer science

AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Cet article propose un cadre piloté par l'IA pour les environnements de cloud fédérés qui intègre des réseaux de neurones sur graphes, l'optimisation NSGA-II et des bandits contextuels afin de minimiser simultanément les violations d'SLO, la consommation d'énergie, les coûts opérationnels et le trafic inter-clusters tout en maximisant l'équité et la stabilité, atteignant une performance supérieure aux méthodes existantes lors des évaluations expérimentales.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 computer science

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Cette étude évalue six plateformes d'IA conversationnelle et constate que, bien qu'elles simulent l'empathie de manière constante, elles présentent des incohérences significatives dans la détection et l'escalade de crises, révélant un écart critique entre leurs engagements de sécurité documentés et leur performance interactionnelle réelle.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
💻 computer science

A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Ce document propose un cadre hybride unifié en deux phases qui intègre un pipeline de classification de mouvement sensible au régime avec un ajustement adaptatif des paramètres de bruit du filtre de Kalman basé sur l'apprentissage par renforcement afin d'améliorer la précision de la navigation des véhicules autonomes et leur robustesse contre le détournement GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
💻 computer science

A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Cet article présente le CGHC-S128, un cadre de chiffrement hybride qui combine un Chiffre de Hill à graphe complet avec un chiffrement résiduel Shift128 pour chiffrer de manière sécurisée et efficace des fichiers binaires universels de toute taille sans remplissage, tout en garantissant l'inversibilité mathématique de la clé, un déchiffrement parfait et une forte résistance aux attaques cryptanalytiques.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30