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Comparative Performance of General-Purpose Large Language Models and a Specialized Clinical AI Tool on OKAP-Style Ophthalmology Questions

Cette étude évalue cinq grands modèles de langage sur des questions d'ophtalmologie de type OKAP, révélant que les modèles polyvalents, particulièrement Gemini-Pro-3, ont surpassé l'outil d'IA clinique spécialisé OpenEvidence en termes de précision et de calibration, tout en mettant en évidence une hétérogénéité de performance significative et des échecs de raisonnement partagés entre tous les systèmes.

Alon Moore Galindo, Amit Ginsberg, Razan Saadi, Tomer Kerman, David Schwartzman, Anat Loewenstein, Igal Leibovitch2026-07-08
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Proximal Policy Optimization-Based Intrusion Detection with Deep Latent Feature Learning

Cet article propose un nouveau cadre de détection d'intrusion qui combine un autoencodeur empilé à deux étages pour l'extraction de caractéristiques profondes avec un agent d'apprentissage par renforcement profond basé sur l'optimisation de politique proximale, démontrant des performances et une efficacité compétitives sur plusieurs ensembles de données de référence.

Brahim El malki, Nidal Nasser, Ahmed El Ouadrhiri, Khalid EL FAZAZY, Hamid Tairi, Jamal Riffi2026-07-08
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A confidence-convergence decision layer for reliability-aware sequential recognition under limited observations

Cet article propose une méthode de reconnaissance séquentielle basée sur la confiance et la convergence pour les cibles sous-marines en mouvement qui met à jour dynamiquement la confiance du type de comportement et n'accepte les décisions que lorsque la dominance, la stabilité temporelle et la séparation interclasses sont conjointement satisfaites, améliorant ainsi considérablement la précision et réduisant les erreurs sous des observations limitées et incertaines par rapport aux références existantes.

Guangyu Luo2026-07-08
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HiRoC: Selective History Routing and Disagreement-Aware Calibration for Multimodal Conversational Emotion Recognition

Le papier propose HiRoC, un cadre de reconnaissance d'émotions multimodal qui améliore la précision de la prédiction en acheminant sélectivement l'historique conversationnel pertinent à travers des graphes typés par locuteur et en calibrant les décisions à l'aide du désaccord cross-modal pour remédier aux limites des méthodes basées sur les graphes existantes.

Gong Li, Huiqiang Guo, Mengdi Liu, Ziyin Wei, Bowen Gu, Tiquan Gu, Dan Ma2026-07-08
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Automated Loop Detection and Iteration Count Analysis in Binary Code

Cet article présente une méthode automatisée et évolutive qui combine l'analyse statique interprocédurale avec le suivi du flux de contrôle et de la dépendance des données pour détecter avec précision les boucles naturelles et déterminer leur nombre d'itérations dans le code binaire optimisé, atteignant une haute précision et une grande extensibilité sur des logiciels réels et des suites de tests de référence.

Hayk Aslanyan, Garnik Khroyan, Shake Hakobyan, Hripsime Hovhannisyan2026-07-08
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From Head Yaw to HMD Pose: A Reproducible Benchmark of Subjective VR Outcome Recoverability

Cet article établit un benchmark reproductible démontrant que, bien que les données complètes de pose du HMD puissent modéliser efficacement certains résultats subjectifs en VR comme la présence spatiale, elles servent mieux de signal comportemental complémentaire aux questionnaires traditionnels plutôt que de remplacement complet, la récupérabilité variant considérablement selon différents construits tels que l'utilisabilité, la charge de travail et le mal des transports virtuel.

Fabiana Peres, Leonardo Brito, João Marcelo Teixeira, Fatima Nunes2026-07-08
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A Cost-Sensitive and Explainable Evaluation Framework for Chronic Kidney Disease Prediction Models

Cet article propose un cadre d'évaluation sensible aux coûts et explicable pour la prédiction de l'insuffisance rénale chronique, démontrant comment l'optimisation des seuils de décision et la priorité donnée à l'évitement des faux négatifs, parallèlement à une analyse d'interprétabilité confirmant la plausibilité clinique, améliorent l'adéquation des modèles d'apprentissage automatique pour l'aide à la décision clinique.

Kayla DaCosta2026-07-08
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A Queryable Knowledge Graph of MITRE ATLAS: Cross-Linking Adversarial AI Taxonomies for Grounded Threat Reasoning

Cet article présente un graphe de connaissances basé sur Neo4j qui transforme la documentation statique de MITRE ATLAS en un système interrogeable et ancré par LLM, interconnecté avec l'OWASP Top 10 pour les applications LLM, permettant aux praticiens d'effectuer un raisonnement sur les menaces, d'identifier 40 techniques d'IA générative non atténuées et de démontrer la nature orthogonale des tactiques ATLAS et des catégories de risques OWASP.

Salwa MAKNI2026-07-08
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Security-Aware Semantic Validation Framework (SSVF): An Execution-Aware Semantic Computing Approach for Intelligent Relational Database Security

Cet article propose le cadre de validation sémantique sensible à la sécurité (SSVF), une nouvelle approche sensible à l'exécution qui transforme les plans d'exécution de bases de données en connaissances sémantiques structurées afin de détecter les attaques par injection SQL sophistiquées et de renforcer la sécurité des bases de données relationnelles grâce à une validation intelligente et explicable.

Kwame Addo-Buahing2026-07-08
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PromptSentinel: When Safe Isn't Safe, Distribution Mismatch in Prompt Safety Classification

Cet article démontre que les classificateurs de sécurité de prompts entraînés sur des benchmarks synthétiques souffrent d'un décalage de distribution significatif lorsqu'ils sont appliqués à des entrées rédigées par des humains, entraînant une chute substantielle du rappel et une augmentation brutale des faux positifs qui ne peut être résolue par la simple augmentation de la complexité du modèle.

Leesha Mogha2026-07-08