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Validation of a deterministic and reproducible NLP framework for auditable extraction of clinical trial characteristics from PubMed: the MedLitSearch study

L'étude MedLitSearch valide un cadre de traitement automatique du langage naturel (NLP) déterministe, reproductible et auditable pour l'extraction des caractéristiques d'essais cliniques à partir de PubMed, démontrant une précision et une fiabilité élevées à travers la récupération automatisée, l'étalonnage et les ensembles de données annotés par des experts, tout en soulignant la nécessité d'une supervision humaine.

Kossi Jean-Jacques Daniel Fianko, Nathalie Bourguignon, Aurélie Cabrespine, Sylvain Mathieu, Florian Martinet-Kosinski (…)2026-10-13

💻 informatique

Memory load amplifies quantization noise in transformers

Cet article démontre qu'à mesure que les transformeurs approchent de leur capacité de mémoire, la dégradation causée par la quantification des poids est amplifiée car la réduction des marges pour les faits stockés coïncide avec une augmentation du bruit de quantification principalement pilotée par les gains des couches en aval du réseau.

Stefano Fazzino2026-10-13

💻 informatique

Nubian Ibex Optimizer: A Nature-inspired Metaheuristic Algorithm

Cet article présente l'Optimiseur de l'Ibex de Nubie (NIO), un nouvel algorithme métaheuristique inspiré de la nature qui démontre une convergence, une robustesse et une adaptabilité supérieures pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes à travers 23 fonctions de référence et 8 défis de conception d'ingénierie.

Mohammed Gamal Ragab, Said Jadid Abdulkadir, Hitham Alhussian, Alawi Alqushaibi, Ebrahim Hamid Sumiea, Safwan Mahmood Al (…)2026-10-13

💻 informatique

Cognitive Digital Twin-Driven Explainable AI Framework for Adaptive Detection of Zero-Day Cyber Threats

Cet article propose un cadre d'IA explicable piloté par un jumeau numérique cognitif qui améliore la détection adaptative des cybermenaces de type zero-day en modélisant continuellement les états de sécurité et en fournissant des prédictions interprétables, atteignant des mesures de performance supérieures dans des évaluations simulées par rapport aux modèles statiques tout en soulignant la nécessité d'une validation en conditions réelles.

Lamia Akter2026-10-13

💻 informatique

A Rigorous Statistical Framework for Long Short-Term Memory Networks: State-Space Operator Dynamics, Continuous-Time Neural SDEs, and Informational Efficiency

Cet article établit un cadre statistique rigoureux pour les réseaux de type Long Short-Term Memory en les modélisant comme des systèmes d'espace d'états stochastiques non linéaires et en dérivant leurs limites d'EDO neuronales en temps continu, tout en fournissant des garanties théoriques pour la stabilité, la cohérence des estimateurs et les bornes de risque prédictif sous des hypothèses spécifiques.

Cosmas Kaitani Nziku2026-10-13

💻 informatique

Software Effort Estimation: a Review of Taxonomies for use to-wards a Probabilistic Evidence Synthesis

Cet article présente une revue systématique de la littérature de six taxonomies d'estimation de l'effort logiciel, révélant une fragmentation structurelle significative, un manque de couverture pour les domaines d'application émergents tels que le mobile et l'IA, ainsi qu'une absence générale de validation externe, soulignant ainsi le besoin urgent d'une taxonomie unifiée et validée par l'industrie.

Emilia Mendes, Marc2026-10-13

💻 informatique

Smart Autonomous Building Design and Structural Planning Using Generative Multi-Agent Systems

Cet article propose un cadre intelligent qui exploite l'IA générative et des systèmes multi-agents collaboratifs pour automatiser et optimiser la conception de bâtiments durables en générant et en évaluant de manière itérative des solutions architecturales, structurelles et économiquement efficientes basées sur les exigences de l'utilisateur et les contraintes du site.

anuj harde2026-10-13

💻 informatique

Bandwidth, Representation Loss, and Temporal Drift in Quantum Kernel Fraud Detection: A Pre-Specified Falsification Study

Cette étude de falsification préspécifiée démontre que, sous un protocole temporel verrouillé et des lignes de base classiques appariées sur l'ensemble de données Elliptic++, les noyaux quantiques n'ont pas réussi à montrer un avantage prédictif répétable par rapport aux modèles classiques, leur performance limitée étant fortement dépendante du réglage de la bande passante et s'effondrant dans les fenêtres temporelles ultérieures.

Mohamed Faisal Sindhi, Hammaz Buksh2026-10-13

💻 informatique

AXAI-MH: An Adaptive Context-Sensetive Explainable AI Framework for Personalized Mental Health Risk Assessment

AXAI-MH est un cadre d'IA adaptatif et explicable qui exploite un mécanisme d'interprétabilité hybride et un moteur de règles sensible au contexte pour fournir des évaluations de risques de santé mentale personnalisées et spécifiques aux parties prenantes, atteignant une haute précision prédictive tout en améliorant significativement la confiance et l'utilisabilité des cliniciens par rapport aux références standards.

Sanjoy Kumar, Gautam Srivastava2026-10-13

💻 informatique

Comparison of performance of an LLM Council of LFM2.5-1.2B, Qwen3-4B-2507 and Phi-4-Mini- reasoning and Meta LLaMa 3.1 8B against MedGemma 4B on extraction and classification of free-text radiology reports

Bien que l'étude ait émis l'hypothèse que le modèle spécialisé MedGemma 4B surpasserait un Conseil de LLM multi-modèles, les résultats ont montré que MedGemma a obtenu une précision globale plus élevée que le cadre du Conseil, tandis que le modèle généraliste unique Qwen3-4B-2507 a surpassé indépendamment les deux, suggérant qu'un raisonnement général fort peut surpasser à la fois les approches basées sur le consensus et les approches médicales spécialisées dans l'analyse de rapports de radiologie clinique.

Vihaan Mathur, Bharat Aggarwal, Aniket Aman2026-10-13

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