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💻 computer science

CD-LHBC: A Consensus-Driven Lightweight Hierarchical Blockchain for Digital Cousin Networks

Ce document propose le CD-LHBC, une blockchain hiérarchique légère pilotée par le consensus pour les réseaux de cousins numériques (Digital Cousin Networks) qui intègre des sous-chaînes régionales, une chaîne de coordination et un score de cohérence de cousin numérique dynamique afin d'atteindre une synchronisation à faible latence et tolérante aux pannes à travers des environnements multi-régions avec jusqu'à 25 % de nœuds malveillants.

Renke Zhao, Shaofei Lu2026-07-09
💻 computer science

Environment-specific, data-driven radiation source detection, localization and tracking via a sensor network and ensembles of randomized decision trees

Cet article présente une approche pilotée par les données utilisant des réseaux de capteurs et des ensembles d'arbres de décision aléatoires pour détecter, localiser et suivre avec précision des sources radioactives dans des environnements complexes, démontrant une performance supérieure aux méthodes traditionnelles tout en éliminant la nécessité d'une modélisation détaillée du transport des radiations.

Andrew White, Cory Simon, Haori Yang2026-07-09
💻 computer science

Quality-Constrained Preference Fading Model for Discrete Diffusion Recommendation

Ce document propose le modèle Quality-Constrained Preference Fading (QCPF), qui améliore la recommandation par diffusion discrète en remplaçant l'échantillonnage aléatoire uniforme par une distribution de mélange sensible à la qualité et un mécanisme de filtrage des faux négatifs afin de générer des trajectoires de dégradation de préférence plus informatives, améliorant ainsi considérablement la performance de recommandation Top-K sans ajouter de latence d'inférence.

Weisong Zhang, Tianwei Xu, Juxiang Zhou, Bingkun Wang2026-07-09
💻 computer science

Autonomous AI and Agentic Testing Agents: A Multi-Agent Architecture for Self-Directed Software Quality Assurance

Cet article propose une architecture multi-agents exploitant des agents autonomes pilotés par des LLM pour permettre une assurance qualité logicielle autodirigée en automatisant la génération, l'exécution, l'auto-réparation et le triage de défauts, tout en apprenant continuellement des résultats historiques afin de pallier les limites des tests scriptés traditionnels.

Urvish Gajjar2026-07-09
💻 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