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Smells Like Prompt Spirit: Evaluating Energy Efficiency and Performance of Local LLM Inference on CPU vs GPU

Cette étude empirique démontre que si le passage de l'inférence de LLM locaux du CPU au GPU améliore considérablement l'efficacité énergétique et la vitesse, il introduit un non-déterminisme induit par le matériel qui dégrade la qualité du code dans des scénarios en zero-shot, un défi atténué efficacement par le prompting en three-shot pour assurer une génération de code stable et durable.

Simão Cunha, Francisco Ribeiro, Luís Cruz, João Saraiva2026-10-14

💻 informatique

Degradation-Aware Dynamic Frequency Routing for Underwater Image Enhancement

Le papier propose le DAFR-UIE (Degradation-Aware Dynamic Frequency Routing for Underwater Image Enhancement), un cadre compact qui utilise un plongement de dégradation partagé pour coordonner dynamiquement le routage de fréquence, la modulation spatiale et la fusion adaptative pour une restauration spécifique aux échantillons, atteignant des performances de pointe sur les ensembles de données de référence avec seulement 2,02 millions de paramètres.

Liheng Shi, Na Liu2026-10-14

💻 informatique

Auditing LLM-mediated interpretation through source-to-claim documentation

Cet article introduit la « documentation de la source à l'affirmation » comme un cadre pour l'audit de l'IA générative dans la recherche qualitative en liant explicitement les preuves sources aux interactions avec le modèle et aux affirmations analytiques, préservant ainsi le chemin de preuve nécessaire à la réanalyse et au jugement humain.

Chongwon Park, Bo Kyoung Kim2026-10-14

💻 informatique

Research on Traffic Congestion Area Identification and Traffic Control Based on Multi-source Data Fusion

Cette étude propose un cadre de fusion de données multi-sources intégrant des données géomagnétiques, de trajectoire et de signalisation avec un partitionnement par grille avancé, une analyse de réseau bayésien et un modèle CNN-BiLSTM amélioré par auto-attention pour identifier, prédire et contrôler avec précision la congestion du trafic urbain, tel que validé par une étude de cas à Jinan.

Han Bai, Haoyu Chen, Liang Zhao, Tianzheng Wei, Jian Lu, Xiuguang Wang2026-10-14

💻 informatique

When explanations disagree: a consequence-calibrated audit of post-hoc attribution for clinical time-series prediction

Cette étude démontre que les méthodes d'attribution post-hoc pour les prédictions de séries temporelles cliniques produisent souvent des désaccords matériellement incohérents et cliniquement conséquents, suggérant qu'un audit calibré sur les conséquences est plus précieux que la recherche d'une méthode d'explication universellement préférée.

Ahmed Mohammed Fawaz2026-10-14

💻 informatique

SCD-E2S: Deep Learning Based Skin Cancer Detection Using EfficientNetV2-S with Attention Mechanisms

Cet article présente SCD-E2S, une application mobile basée sur l'apprentissage profond pour la détection du cancer de la peau qui exploite une architecture EfficientNetV2-S avec des mécanismes d'attention, un prétraitement avancé et une stratégie d'entraînement en deux étapes pour atteindre une précision de plus de 97 % et assister les dermatologues dans la prise de décision clinique.

Nabil Aref Abdullah Ghaleb, Mogeeb A. Saeed, Mohammed Ahmed Ali Abdualrhman2026-10-14

💻 informatique

Lightweight Real-Time RGB-IR Pedestrian Detection Based on DoG Detail Enhancement and Region-Guided Attention

Cet article propose DRGF-YOLOv10n, une méthode de détection de piétons RGB-IR légère et en temps réel qui intègre un DualBranchStem avec une amélioration des détails par DoG et une attention spatiale guidée par région afin d'améliorer la précision et la robustesse dans des environnements complexes tout en maintenant une vitesse d'inférence élevée.

LinXi Zhong, Zhaohui Xiao2026-10-14

💻 informatique

Operationalising CAPA for AI: Evidence Requirements and Limits from a Production Case Study

Cet article propose d'adapter les disciplines de qualité de la fabrication réglementée — spécifiquement la gestion des écarts, l'analyse des causes racines et les CAPA — pour gouverner les systèmes d'IA en traitant la télémétrie opérationnelle comme des enregistrements de qualité, démontrant à travers une étude de cas sur le droit de l'immigration au Royaume-Uni que cette approche identifie efficacement les problèmes systémiques et opérationnalise la responsabilité, bien qu'elle nécessite une vérification formelle de l'efficacité pour boucler pleinement la boucle de la gouvernance.

Musarat Kabir-Chisty2026-10-14

💻 informatique

A Defense First Threat Speed Training Model for Teaching AI Era Cybersecurity to Non Specialized Professionals

Cet article présente et évalue le Modèle de Formation Menace-Vitesse (Threat-Speed Training Model), un cadre d'instruction axé sur la défense conçu pour doter rapidement des professionnels non spécialisés de compétences pratiques en cybersécurité face aux menaces évolutives assistées par l'IA, grâce à l'apprentissage expérientiel et à la diffusion de contenus à double usage sécurisés.

Sarah Sharif, Mohamad Yazan Sadoun, Arash Ahmadi, Sara Aminpour, Logan Larsh, Danial Ebrahimzadeh, Reza Ahmadvand, Meraj (…)2026-10-14

💻 informatique

RGLStab: A Robust Online Video Stabilization Framework Based on Grid Flow and LSTM

Cet article propose RGLStab, un cadre de stabilisation vidéo en ligne robuste qui combine le flux optique de grille structurée avec un réseau LSTM unidirectionnel pour parvenir à une stabilisation en temps réel et de haute fidélité des séquences de caméras d'aéronefs en traitant efficacement les échecs de suivi de caractéristiques et les interférences dynamiques de premier plan tout en supprimant les distorsions locales.

Yimin Zhi, Junfeng Jing, Meng Jiang, Yongzhe Wang, Xinyao Li2026-10-14

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