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💻 computer science

Can Large Language Models Detect Contradicted Biomedical Evidence? A Dual-Annotator Benchmark Audit

Cette étude démontre que les modèles de langage de grande taille et les systèmes de génération augmentée par récupération actuels échouent considérablement à détecter les contradictions entre les réponses biomédicales générées et les preuves récupérées, les classant souvent par erreur comme insuffisantes, soulignant ainsi que de tels vérificateurs automatisés ne sont pas encore prêts pour le dépistage clinique autonome.

xinzheng Chen2026-07-06
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An Integrated AI-Driven Learning Ecosystem for Refugee Higher Education Access

Cette étude propose un Écosystème d'Apprentissage Adaptatif Piloté par l'Intelligence Artificielle (AIALE) qui intègre l'apprentissage adaptatif, le support multilingue, la vérification des diplômes par blockchain et le mentorat communautaire afin de surmonter de manière holistique les barrières juridiques, financières et technologiques à l'enseignement supérieur pour les populations réfugiées et déplacées.

Nika Sintesa Grinika Family2026-07-06
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Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Literature Review

Cette revue de la littérature synthétise 103 documents pour catégoriser les méthodes de reconstruction d'images radiologiques 3D basées sur l'IA en quatre familles de représentation — grilles discrètes, expansions de bases explicites, primitives explicites et représentations neurales implicites — tout en évaluant leurs forces respectives, leurs limites, les ressources disponibles et les défis cliniques critiques.

Yuezhe Yang, Lei Bi, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Yige Peng, Zhe Jin, Xingbo Dong, Jinman Kim2026-07-06
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SWCB-YOLO: Toward Robust and Real-Time Wind Turbine Blade Defect Detection in Unstructured Natural Environments

Le papier propose SWCB-YOLO, un détecteur léger en temps réel pour les défauts de pales d'éoliennes qui intègre une perte IoU de forme sensible à la courbure, un module Asymmetric Strip Swin-TransformerV2 et un mécanisme d'attention dual dans les domaines fréquentiel et spatial pour atteindre une détection robuste dans des environnements non structurés avec 89,0 % de mAP@50 sur un ensemble de données de terrain tout en fonctionnant à 35 FPS sur du matériel de bord.

Bingyu Cao, Peng Zhou, Mingqi Kan, Wei Chen, Yingchao Wang2026-07-06
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Safe Deployment of a Generative AI Assistant for Traditional-Medicine Education: Defense-in-Depth Architecture, Domain-Calibrated Safety Evaluation, and a Proposed Minimum Safety Stack

Cet article présente TLAS-YHCT, un assistant d'IA générative pour l'enseignement de la médecine traditionnelle qui atteint une sécurité de 100 % contre les attaques spécifiques au domaine grâce à une architecture de défense en profondeur, démontrant que des normes de sécurité calibrées cliniquement et une pile de sécurité minimale combinant le RAG, le prompting standardisé et la vérification par LLM-as-judge sont essentielles pour un déploiement sûr dans l'éducation clinique.

Ta Bich Hong, Tran Tan Linh, Le Hoang Oanh, Nghiem Thi Thuy Giang, Tran Tang, Le Thi Thuy Tien, Thi Ngoc Anh Bui2026-07-06
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Optimization method for area controller scheduling integrating efficiency, fatigue, and fairness

Cet article propose une méthode d'optimisation collaborative basée sur l'algorithme multi-objectif du prédateur marin (MOMPA) et la programmation par contraintes pour générer des calendriers de contrôleurs aériens de zone qui équilibrent efficacement l'efficacité opérationnelle, le risque de fatigue et l'équité du temps de travail, démontrant une performance supérieure et une faisabilité technique à travers une validation avec des données réelles.

Tiantian Niu, Haoran Gao, Zhengyi Hu, Cong Qian, Xin He, Xiaobo Zhu2026-07-06
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Obstacle-Avoidance Path Planning for a Basket-Carrying Robotic Arm Based on an Improved APF-RRT Algorithm

Cet article propose un algorithme APF-RRT amélioré qui intègre des gains de répulsion à décroissance de loi de puissance, un mécanisme d'échappement à trois niveaux et des stratégies adaptatives afin d'améliorer considérablement l'efficacité de la planification de trajectoire, la fluidité et l'évitement d'obstacles pour les bras robotiques transportant des paniers dans des environnements agricoles complexes.

Shilei Lyu, Shengjun Shi, Guoning Zhang, Junxing He, Leyuan Chen, Xiongzhe Han, Peng Gao2026-07-06
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When Explanations Mislead: A Systematic Audit of Saliency Map Localization Failures in Chest X-Ray AI Despite Correct Predictions

Cet article démontre systématiquement que dans l'IA appliquée aux radiographies thoraciques, les prédictions correctes sont fréquemment accompagnées d'explications par cartes de saillance inexactes, révélant un découplage critique entre la précision de la prédiction et la fidélité de la localisation qui nécessite des seuils de validation obligatoires avant tout déploiement clinique.

Siddhardha Nanda2026-07-06
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Multi-Agent LLM Collaborative Reasoning and Task Planning for Complex Task Solving

Cet article propose un cadre de LLM multi-agents présentant des rôles distincts de planificateur, d'exécuteur et de vérificateur opérant sur un graphe de tâches sensible aux dépendances avec des paramètres calibrés et des mécanismes de mémoire partagée, ce qui surpasse considérablement les bases de référence à agent unique dans la résolution de tâches complexes en améliorant les taux d'achèvement, l'exactitude et la cohérence factuelle tout en réduisant les erreurs d'outils.

Wentao Zhang, Tian Liao, Yihui Feng2026-07-06