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ADEST-U-Net: A Dual-Encoder Architecture for Cross-Organ and Cross-Modality Transfer Learning in Data-Scarce Medical Image Segmentation

Ce document propose ADEST-U-Net, une architecture à double encodeur qui exploite l'apprentissage par transfert inter-organes et inter-modalités à partir de modèles de tumeurs cérébrales par IRM pour améliorer significativement la précision de la segmentation des tumeurs du foie et réduire les faux positifs dans les scanners CT dans des conditions de rareté des données.

Riham Jeeballah, Hamza ZIDOUM, Adhari Al zaabi, Abdelhamid Abdessalem2026-07-08
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A Multi-Agent Generative AI Framework for Explainable Stock Market Analysis in Indian Equity Market

Cet article présente un cadre d'IA générative à cinq agents qui intègre l'analyse technique, fondamentale et de sentiment avec la détection d'anomalies et le raisonnement basé sur les LLM pour fournir des prédictions boursières explicables et tenant compte de la confiance pour les actions indiennes, atteignant une précision directionnelle de 72 % et un consensus entre agents de 78 %.

R Ashok Kumar, Prashanth Gowda G D2026-07-08
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Software Framework for Anthropocentric Dispatch Management and Decision Support in Industry 5.0-Oriented Educational Processes

Cet article présente un cadre logiciel pour la gestion anthropocentrée de la répartition dans les contextes éducatifs de l'Industrie 5.0 qui intègre l'optimisation tenant compte du chronotype, la pondération adaptative des critères et le support à la décision intelligent afin d'améliorer significativement la qualité des emplois du temps, le bien-être des étudiants et les résultats académiques, tout en garantissant l'équité entre tous les groupes de participants.

Oleh Sytnik2026-07-08
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Explainable Agentic Decision Support for Project Governance in Agile–DevOps: A Multi-Agent Governance Framework for Project Managers

Cet article présente l'AgileOps Agentic Framework (AAF), un système d'aide à la décision multi-agents qui intègre des raisonnements spécialisés en DevOps, SRE, FinOps et DevSecOps avec une analyse explicable et fondée sur des preuves pour aider les chefs de projet à interpréter la télémétrie opérationnelle fragmentée en recommandations de gouvernance exploitables, validées par des scénarios contrôlés et des benchmarks de microservices en conditions réelles.

Suresh Kandasamy, Suresh Arumugam, Cynthia Jayapal2026-07-08
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Surgical Weight Injection for Capability-Targeted Editing of Aligned Large Language Models

Cet article présente SWIFT, un cadre de type boîte blanche et sans gradient qui injecte chirurgicalement des vecteurs de pilotage parcimonieux dans les couches critiques profondes des grands modèles de langage alignés afin de restaurer les capacités supprimées avec une auditabilité, une réversibilité et une localité élevées, atteignant une performance proche du réglage fin supervisé complet en moins de 10 secondes tout en modifiant moins de 1 % des paramètres.

Qiuxiang li, ke xu, yubin qu, jianping wu2026-07-08
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LLM-Augmented Knowledge Graph Reasoning with Disentangled Multimodal Fusion for Explainable E-Commerce Conversion Predictio

Cet article propose LADMF, un cadre unifié qui intègre le raisonnement par graphe de connaissances augmenté par les LLM avec une fusion multimodale désentrelacée et une attention causale contrefactuelle pour améliorer significativement la précision de la prédiction de conversion dans l'e-commerce et générer des explications lisibles par l'humain et fidèles.

Meili Zhang, Weibo Shi2026-07-08
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Layer Wise IndoBERT Representation Evolution for Indonesian Misinformation Detection

Cet article présente une analyse systématique couche par couche des modèles IndoBERT affinés pour la détection de la désinformation en indonésien, révélant une évolution représentationnelle constante en trois phases où les caractéristiques critiques liées aux infox sont formées dans les couches intermédiaires et consolidées dans les couches supérieures, tout en soulignant des rôles fonctionnels distincts entre les représentations [CLS] et par moyenne (mean-pooled).

Rini Anggrainingsih, Julian Dewanto, Ghulam Mubashar Hassan2026-07-08
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DLMC_Net: Adaptive Self Attention Module and Customized Convolutional Neural Network with Borderline SMOTE for Classification of Malwares using Byte Code Images

Cet article propose DLMC_Net, un nouveau cadre d'apprentissage profond combinant un CNN personnalisé, un module d'auto-attention adaptatif et le Borderline SMOTE pour atteindre une précision de pointe (99,92 %) dans la classification de malwares multiclasses à l'aide d'images de bytecode, surpassant de manière significative les modèles de référence établis.

Muhammad Imran Ali Khan, Hassaan Malik, Muhammad Nabeel Asghar, Sajid Iqbal2026-07-08
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Simulating Quiet Quitting: A Computational Experiment on Crisis Management Strategies using Generative Agents

Cet article introduit un cadre d'agents génératifs qui simule et quantifie avec succès le phénomène de la « démission silencieuse », révélant que si les stratégies d'engagement réduisent considérablement les intentions de rotation du personnel, leur efficacité est critiquement modérée par les traits de personnalité des employés, établissant ainsi un banc d'essai computationnel pour une gestion de crise ciblée avec précision.

Rui Hong, Feng Yao, Peijun Ye, Tao Wang, Zhongshan Zhang2026-07-08
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Instruction fragility under hidden operational requirements

Cet article démontre que les instructions en langage naturel sont fragiles face aux exigences opérationnelles cachées, révélant que si le prompting générique échoue à satisfaire les contraintes omises, la performance s'améliore considérablement lorsque ces contraintes sont explicitement sollicitées et exécutées.

Chanho Park, Jinbae Gong, Minsu Kim, Gyeongho Gong, Woochan Lee, Yeachan Kwak, Seongim Choi2026-07-07