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💻 informatique

Explainable graph-based meta-reinforcement learning for cognitive UAV swarms under partial observability and adaptive jamming

Cet article présente XM-MADRL, un cadre d'apprentissage par renforcement méta basé sur les graphes et explicable pour les essaims de drones, qui démontre des gains de performance significatifs en matière de livraison de paquets et de capacités anti-brouillage, spécifiquement sous une observabilité partielle et un brouillage adaptatif, tout en révélant que ses composantes de coordination et de méta-adaptation n'apportent aucun bénéfice contre les brouilleurs prévisibles ou l'observabilité complète.

Arshad Ali, Muhammad Shaharyar Ramzan, Eraj Khan, Adeel Ahmad, Gahangir Hossain2026-10-09
💻 informatique

Point-Cloud Skeleton Quality Assessment for Robotic Perception and Planning

Cet article introduit un cadre quantitatif, sans vérité de terrain, pour évaluer la qualité des squelettes de nuages de points en employant quatre diagnostics complémentaires — connectivité topologique, bornage, centrage et lissé — afin de caractériser les échecs de représentation sous la forme d'un vecteur dépendant de la tâche plutôt que d'une métrique scalaire unique.

Qingmeng Wen, Yukun Lai, Ze Ji, Seyed Amir Tafrishi2026-10-09
💻 informatique

Intelligent Test Case Scheduling Using Multi-Criteria Decision Making for Human–Machine Interface Testing​

Ce document propose un modèle de score d'utilité pondéré par le temps (TWUSM) qui exploite la prise de décision multicritère pour automatiser la hiérarchisation des cas de test pour les systèmes IHM industriels, réalisant une réduction de 58,9 % du temps de test tout en assurant une détection de 100 % des défaillances critiques et une efficacité de détection de fautes quasi parfaite.

Gang Zheng, Juxing Xiang, Jun Xu, Qilin Li, Guida Tang2026-10-09
💻 informatique

A Machine-Learning and Cybernetic Control Framework for RGB--Geometric UAV Navigation

Cet article présente un cadre de navigation cybernétique pour UAV qui fusionne la perception visuelle RGB avec des variables cinématiques et mémorielles, optimisé via un contrôleur Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) avec reconfiguration de récompense par méta-gradient, atteignant un taux de réussite de tâche de 88,5 % sur des bancs d'essai de corridors fluviaux, ce qui surpasse de manière significative le contrôle prédictif de modèle non linéaire traditionnel et les méthodes RRT*-Replan.

Minghu Zhang, Yulin Cao, Enzhan Zhang, Mingxuan Xu2026-10-09
💻 informatique

Empirical Stability Assessment of SHAP-Based Feature Selection Across Controlled Model Complexities

Cette étude évalue empiriquement la stabilité et la fiabilité de la sélection de caractéristiques basée sur SHAP à travers diverses complexités de modèles en introduisant un modèle personnalisé évolutif f(x)f(x) et en validant l'approche à l'aide du jeu de données CICIDS2017 afin de combler les lacunes dans la compréhension de l'influence de la complexité sur l'attribution des caractéristiques dans les modèles boîtes noires.

Cynthia C, Gopal Krishna Kamath, Debayani Ghosh, Prashant K. Wali2026-10-09
💻 informatique

From Black Boxes to Formulas: Interpretable Kolmogorov-Arnold Networks for HF-3c-to-DFT Descriptor Prediction

Cet article démontre que les réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN) interprétables peuvent prédire avec précision et transparence des descripteurs DFT de haute qualité à partir d'entrées HF-3c peu coûteuses pour des structures supramoléculaires en se réduisant à de simples formules de correction d'une seule ligne qui surpassent les modèles existants de type boîte noire.

Maxim A. Demekhin, Alexander S. Novikov2026-10-09
💻 informatique

Request Segmentation and Metadata Leakage in Low-Rate GPUPower Telemetry: A Single-Platform Audi

Cet article audite la faisabilité de l'inférence des limites de requêtes GPT-2 à partir de la télémétrie de puissance GPU à faible débit sur une seule NVIDIA RTX 2080 Ti, révélant que si les classificateurs à fenêtre oracle peuvent atteindre une précision élevée, la détection passive standard peine avec les requêtes de préremplissage (prefill) et produit une couverture globale faible, soulignant l'écart entre les conditions expérimentales et les scénarios d'attaque réels.

Ali Hamza, Chih-Yi Chiu, Aziz Ahmad, Shezad Arian, Hassan iftikhar2026-10-09
💻 informatique

An External Structured Memory Architecture for Language Modeling beyond Probabilistic Fitting

Cet article propose une architecture de modélisation du langage qui remplace la mémoire paramétrique par une mémoire structurée externe afin d'améliorer l'efficacité et l'interprétabilité, mais les résultats expérimentaux sur des données chinoises démontrent que, bien que cette approche génère des gains de récupération modestes grâce au calibrage de domaine, elle échoue finalement à égaler la précision des modèles traditionnels, limitant ses principaux avantages à l'auditabilité plutôt qu'à la performance.

Yang Liu2026-10-09
💻 informatique

AI-Powered Agricultural Advisory System Using Retrieval-Augmented Generation

Ce document propose « AgriSaathi », un système de conseil agricole alimenté par l'IA qui utilise la génération augmentée par récupération (RAG) pour combiner une base de connaissances spécifique au domaine avec des modèles de langage de grande taille, fournissant ainsi des recommandations précises, contextuelles et fondées sur des preuves aux agriculteurs, tout en répondant aux défis liés à l'accessibilité de l'information et à la fiabilité des données.

Chetan Ghotekar, Samarth Gayake2026-10-09