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💻 computer science

Hybrid Deep Learning Framework for Predictive Maintenance in Industrial IoT Systems A Multi-Sensor Fusion Approach with Explainability 

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond hybride et explicable (HEDLF) qui intègre des CNN, des BiLSTM et des mécanismes d'attention avec une fusion de capteurs multiples et une explicabilité basée sur SHAP afin d'atteindre une maintenance prédictive de haute précision et une interprétabilité physique pour les systèmes de l'IoT industriel, comme le valide une performance supérieure sur les bancs d'essai NASA C-MAPSS et IEEE PRONOSTIA.

Syed Eirfan Atthar2026-07-09
💻 computer science

Learnable Gabor and Wavelet Filters in Deep Learning for Mammographic Breast Cancer Classification: A Systematic Review

Cette revue systématique de 22 études publiées entre 2010 et 2026 conclut que, bien que les filtres de Gabor et de wavelet apprenables offrent des améliorations interprétables et économes en paramètres pour la classification du cancer du sein par mammographie, un écart important de preuves subsiste concernant leur intégration conjointe pour la stadification radiologique et pathologique multiclasse.

Alanazi Sultan, Nurulhuda Azmi, NORSHALIZA KAMARUDDIN2026-07-09
💻 computer science

Distilled Edge Intelligence for Bolt Defect Detection in Communication Towers

Ce document propose un cadre d'intelligence en périphérie distillée qui combine une stratégie de distillation de connaissances en deux phases avec un mécanisme d'inférence collaborative périphérie-nuage sensible à la confiance afin d'atteindre une détection de défauts de boulons de haute précision sur des dispositifs de tours de communication aux ressources limitées, tout en réduisant considérablement les taux de téléchargement vers le nuage et la latence.

Bailing Xiao, Huiling Shi2026-07-09
💻 computer science

A Hierarchical Deep Learning Framework for Pineapple Disease Detection, Typification, and Spatial Disease Visualization in Tropical Agricultural Environments

Cette étude propose et valide un cadre d'apprentissage profond hiérarchique combinant la détection YOLOv8 avec la classification DenseNet121 pour parvenir à une détection, une typification et une visualisation spatiale robustes des maladies de l'ananas dans des conditions tropicales de terrain difficiles, démontrant une précision et une confiance supérieures lors de tests en champ aveugle par rapport aux approches à étape unique.

Elainne Ladislau Ferreira Pereira Ladislau, Romário da Costa Silva Costa, Flávio Rafael Trindade Moura Trindade, Carlos (…)2026-07-09
💻 computer science

Is it out-of-the-box? A geometric approach to measuring creative thinking in semantic space

Cet article propose un cadre computationnel qui formalise la métaphore de « penser hors de la boîte » en définissant les frontières conceptuelles comme des régions géométriques dans un espace sémantique latent, permettant ainsi la mesure de la déviation créative par une métrique de distance géométrique normalisée par sujet.

Anna Kruzenshtern, Viktor Dodonov, Leonid Chechurin2026-07-09
💻 computer science

Author Name Disambiguation in Portuguese Scientific Publications: The SBC-AND dataset

Cet article présente SBC-AND, un ensemble de données organisé de 442 enregistrements de publications scientifiques en portugais conçu pour remédier à la sous-représentation des langues autres que l'anglais dans la recherche sur la désambiguïsation de noms d'auteurs et servir de référence exigeante pour évaluer les modèles de désambiguïsation multilingues.

Natan de S. Rodrigues, Samuel Gomes dos Santos, Vitória Maria Diniz, Sirlene A. Rodrigues Costa2026-07-09
💻 computer science

Short-Term Changes in E-Commerce Users’ Intentions and Product Recommendation Ranking

Cet article propose un modèle de classement de recommandation multimodal sensible à l'état pour le commerce électronique transfrontalier qui modélise explicitement les changements d'intention de l'utilisateur à court terme à travers six états opérationnels, atteignant une performance supérieure pour les recommandations d'articles intercatégories et à faible fréquence sur le nouveau jeu de données CEMR-42M de 42 millions d'enregistrements par rapport aux modèles de référence existants.

Zhengyuan, Ziyue Li2026-07-09
💻 computer science

Quantum machine learning performance evaluation for air pollution assessment with benchmarking and comparative analysis using multi-metric scoring and quantum circuit expressibility

Cette étude introduit le cadre MDQ-3L pour évaluer les modèles d'apprentissage automatique classiques, profonds et quantiques pour la prédiction de la pollution de l'air, révélant que si les modèles classiques comme CatBoost et DBN surpassent actuellement les approches quantiques sous les contraintes NISQ, le système de notation multi-métrique proposé identifie efficacement les limitations structurelles et guide la sélection de circuits quantiques à faible intrication pour la future modélisation environnementale hybride.

Jagadish Kumar Mogaraju2026-07-09
💻 computer science

Breast Abnormality Classification in Resource-Constrained Settings Through GAN Generated Synthetic Mammography Patches

Cet article propose l'utilisation d'un CUT-GAN à faibles ressources pour générer des patchs de mammographie synthétiques afin d'entraîner des modèles d'apprentissage profond dans des contextes à ressources limitées, démontrant que si les données synthétiques améliorent la performance des modèles par rapport à l'absence de données, elles produisent actuellement une précision (AUC de 0,751) inférieure à celle de l'entraînement sur des images réelles (AUC de 0,913).

InChan Hwang2026-07-09
💻 computer science

An Equivalence-Checked RV32IM Pipeline with Integrated gshare Branch Prediction and On-FPGA Visualization

Cet article présente un pipeline RV32IM à cinq étages synthétisable comprenant un prédicteur de branche gshare intégré et une unité de visualisation VGA sur FPGA indépendante de l'hôte, qui atteint une amélioration de performance de 2,33× par rapport à une base statique tout en permettant une introspection du pipeline en temps réel et une vérification fonctionnelle bit-exacte.

Thivanka Wimalachandra2026-07-09