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💻 informatique

Generative-AI Rewriting and the Robustness of Health Misinformation Detection: A Cross-Dataset Evaluation of Failure Mechanisms and Mitigation

Cette étude démontre que la réécriture par l'IA générative dégrade considérablement la performance des détecteurs de désinformation en santé en induisant des modes de défaillance spécifiques aux ensembles de données, bien qu'un entraînement sensible aux transformations puisse partiellement restaurer la robustesse au sein du même domaine sans pour autant généraliser de manière cohérente à travers différents ensembles de données.

MKULULI SIKOSANA2026-10-28
💻 informatique

A Drift-Aware Continuous Hybrid Learning Framework for Adaptive and Robust Stock Trading

Cet article introduit DACH-DDPG, un cadre d'apprentissage hybride continu sensible à la dérive qui combine SVM et XGBoost pour une génération de signaux adaptative avec un agent DDPG pour les décisions de trading séquentielles, traitant efficacement la non-stationnarité du marché grâce à une adaptation du modèle déclenchée par la performance afin d'obtenir des rendements ajustés au risque supérieurs.

Annalakshmi N, S Thangapriya2026-10-28
💻 informatique

An Intelligent Ultrasound Image–Based Deep Learning Framework for Early Breast Cancer Diagnosis Using Transposed Self-Attention and Optimized Spiking Neural Networks

Ce document propose le cadre EWGF-CTSA-OSN, qui intègre le filtrage guidé pondéré par l'entropie, l'auto-attention transposée convolutive et un réseau de neurones à impulsions optimisé afin de parvenir à un diagnostic très précis du cancer du sein au stade précoce à partir d'images échographiques en supprimant efficacement le bruit, en capturant des caractéristiques multi-échelles et en affinant les paramètres via l'algorithme d'optimisation du scarabée bousier.

Chalamala Harika Divya, M Vamsikrishna2026-10-28
💻 informatique

Benchmarking Individual and Ensemble XAI Methods for Arabic Transformer-Based Text Classification

Cet article présente une évaluation comparative exhaustive des méthodes d'IA explicable, tant individuelles qu'en ensemble, pour la classification de textes en arabe basés sur les transformeurs, révélant que si l'assemblage sélectif offre des améliorations modestes de la fidélité centrée sur le modèle, il n'améliore pas de manière significative la plausibilité centrée sur l'humain, tout en introduisant une méthode de sélection de justifications automatisée et rentable.

Youssef Chafiqui, Houda Anoun2026-10-28
💻 informatique

A SHAP-Guided Retrieval-Augmented Generation Framework for Predictive Maintenance Decision Support

Cet article propose un cadre de preuve de concept qui intègre les explications de modèles basées sur SHAP à la génération augmentée par récupération (RAG) afin de transformer les prédictions de défaillance de maintenance prédictive en recommandations de maintenance exploitables, interprétables et spécifiques à chaque cas, en récupérant des connaissances pertinentes basées sur les facteurs de défaillance dominants.

AHMED AIT HADJ IAICH, Smail ZAKI, Mohamed ABOUSSALEH2026-10-28
💻 informatique

Explainable Machine Learning for 30-Day Hospital Readmission Risk Prediction in Patients with Diabetes: A Comparative Analysis of Model Performance and Algorithmic Fairness

Cet article propose un cadre d'apprentissage automatique explicable pour prédire les risques de réadmission hospitalière à 30 jours pour les patients diabétiques, visant à fournir aux hôpitaux un outil d'assistance équitable et précis pour identifier les individus à haut risque tout en garantissant la transparence algorithmique et l'équité.

Zisheng Liang2026-10-28
💻 informatique

Quantitative Patterns in Trust-Related Machine-Learning Research Across Security, Biometrics, Robotics, Supply Chains, and Decision Analytics

Cet article présente une analyse de contenu quantitative reproductible de 69 documents académiques publiés entre 1992 et 2026, caractérisant la distribution et les modèles structurels de la recherche sur la confiance dans l'apprentissage automatique à travers six domaines, incluant la sécurité, la biométrie, la robotique et les chaînes d'approvisionnement, tout en démontant que les titres bibliographiques ne s'alignent que faiblement avec les catégories d'application codées manuellement.

Lucien beyli2026-10-28
💻 informatique

Citation Receipts: Auditing Retrieval-Backed Citation Events in Digital Libraries

Cet article introduit le Citation Receipt Protocol (CRP), un système qui génère des enregistrements signés cryptographiquement et auditables de récupérations de sources authentifiées afin de permettre aux bibliothèques numériques de vérifier des événements de citation spécifiques par des contrôles par échantillonnage, tout en reconnaissant explicitement ses limites quant à la certification de l'exhaustivité globale ou de la validité sémantique de la citation.

Kumar Abhinav2026-10-28
💻 informatique

A Multi-Seed Evaluation of Explanation Faithfulness and Stability under Adversarial Evasion in IoT/IIoT Intrusion Detection

Cet article présente une évaluation contrôlée à multi-graines démontrant que, bien que l'entraînement adversarial améliore considérablement la robustesse des modèles de détection d'intrusion pour l'IoT/IIoT contre les attaques PGD sur les benchmarks ToN-IoT et Edge-IIoTset, cela se fait au détriment de la précision sur les données saines et d'une stabilité d'explication variable selon le jeu de données et l'explicateur utilisé.

S. M. Nihal Ahmed, Afrim Hossen Khan, Sabikun Nahar Sinthia2026-10-28
💻 informatique

Machine Learning Prediction of Undergraduate Academic Performance for Early Identification of At-Risk Students: Evidence from Nnamdi Azikiwe University

Cette étude démontre que les modèles d'apprentissage automatique, particulièrement les machines à vecteurs de support, peuvent prédire efficacement le risque académique des étudiants de premier cycle à l'Université Nnamdi Azikiwe en utilisant des dossiers de routine tels que la moyenne de la première session et les cours de rattrapage, permettant ainsi des interventions opportunes pour les étudiants à risque.

Chinenye Amaonye, Judith Nneka OKAFOR, Samuel Oweh Abang, Ngozi Eucharia Anyikwa, Juliana Uzonna UMEOZOR2026-10-28