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💻 informatique

SENTINEL-GNSS: Proactive Multi-Horizon Classification of GNSS Signal Degradation Using a Transformer-LSTM Network

SENTINEL-GNSS est un réseau Transformer-LSTM qui classifie de manière proactive la dégradation du signal GNSS à 5, 15 et 30 secondes dans le futur avec une grande précision et une faible latence, surpassant de manière significative les modèles de référence existants lors d'évaluations en domaine (in-domain) et en zéro-shot afin de fournir des avertissements anticipés exploitables pour l'intégrité de la navigation autonome.

Joel Segun Ojerinde, Ibrahim Ishola Mustapha, Joshua Oluwaseun Ogunlade, Claudine Ingeriyinkindi, Md Harun Or Rashid, Wa (…)2026-10-08
💻 informatique

Drift-Aware Governance-as-Code for Agentic Cloud Operations: Formalizing State Certifiability and Testing Dynamic Authority Control in an AWS Testbed

Cet article présente et valide le Drift-Aware Governance-as-Code (DAGA), un modèle de contrôle d'autorité au moment de l'exécution qui réduit considérablement les violations de politiques dans les opérations cloud agentiques en certifiant dynamiquement l'état de l'infrastructure et en imposant des seuils de verrouillage lorsque la divergence observée dépasse les limites de confiance définies, sans pour autant entraver indûment les actions de récupération nécessaires.

Albert Adusei Brobbey, Jin Lang, Brandon Taylor, Nasr Omar2026-10-08
💻 informatique

Automating the Open Data Maturity Index with a Multi-Agent LLM System

Cette thèse présente un système multi-agents de LLM qui automatise l'évaluation de l'indice de maturité des données ouvertes en atteignant une précision de 70,1 % par rapport aux réponses officielles de 2025 grâce à un flux de travail collaboratif de recherche, de vérification et d'arbitrage, tout en soulignant la nécessité de reformuler le questionnaire pour donner la priorité aux preuves découvrables plutôt qu'aux pratiques autodéclarées afin de surmonter les limites des données du web ouvert.

Benjamin Bream, Johanna Walker2026-10-08
💻 informatique

QIADE: A Quantum-Inspired Adaptive Differential Evolution Framework with Elite Memory for Combinatorial Optimization

Cet article présente QIADE, un cadre d'évolution différentielle adaptative d'inspiration quantique amélioré par une mémoire d'élite et un raffinement local, qui démontre une performance supérieure aux algorithmes DE et PSO standards pour résoudre des instances du problème du voyageur de commerce en équilibrant efficacement l'exploration et l'exploitation.

Hanadi Alshawabkah, Tahani Al Shawabkeh2026-10-08
💻 informatique

Multi-class quantum k-nearest-neighbour classification in a single quantum circuit

Cet article présente un nouveau circuit quantique entièrement implémentable pour la classification k-plus proches voisins multi-classes qui élimine le recours à des primitives hypothétiques telles que la mémoire quantique vive ou les oracles en utilisant la superposition, un réseau en papillon de portes SWAP contrôlées et une analyse de fidélité géométrique pour parvenir à des comparaisons précises en une seule exécution avec des coûts opérationnels explicitement énoncés.

Razieh Abdolahi, M. Reza Soleymani, Walaa Hamouda2026-10-08
💻 informatique

A Multi-Stage Optimized Framework for Fundus Image Classification in Diabetic Retinopathy

Ce document propose un cadre optimisé multi-étapes pour la détection de la rétinopathie diabétique qui intègre une version améliorée de l'Optimisation du Loup Gris pour l'amélioration de l'image, une version améliorée de l'Algorithme d'Optimisation de la Baleine pour la segmentation des lésions, une version améliorée de l'Essaim d'Abeilles Artificielles pour la sélection des caractéristiques, et une version améliorée de la Machine à Vecteurs de Support Floue pour la classification, atteignant une précision supérieure de 98,55 % et une performance statistiquement significative à travers toutes les étapes de traitement.

Usharani Bhimavarapu, K Rama Krishnaiah, J. Sivavara Prasad, Sk Hasane Ahammad, Mustafa SirElkhatim, Wallaaldin Eltayeb2026-10-08
💻 informatique

Mitigating Feature Entanglement and Imbalance in Driving Style Classification via Physically Isolated Hierarchical Transformers

Cet article propose l'Isolated Hierarchical Transformer (IHT), une nouvelle architecture qui atténue l'enchevêtrement des caractéristiques et le déséquilibre des classes dans la classification des styles de conduite en imposant des mécanismes d'attention physiquement isolés et en intégrant une perte contrastive supervisée, atteignant ainsi des performances de pointe sur des données réelles de bus CAN.

Bingheng Wu, Bin Cai, Ruyi Tang, Dafei Huang2026-10-08
💻 informatique

Lightweight Feature-Adaptive Chaotic ImageEncryption Framework via Unsupervised Statistical Feature Learning and Cryptographic Keystream Enhancement

Cet article propose un cadre de chiffrement d'images non supervisé et léger qui utilise des caractéristiques statistiques dérivées de l'ACP pour moduler de manière adaptative les paramètres des cartes chaotiques et renforcer les suites de clés via le hachage cryptographique, atteignant ainsi une protection adaptative au contenu avec une grande efficacité computationnelle et une interprétabilité pour les applications à ressources contraintes.

Shima Maniyath, Leena Kunnath2026-10-08
💻 informatique

Large-Scale classification of roasted coffee bean varieties using deep learning and machine learning methods

Cette étude présente un cadre de classification à grande échelle pour les grains de café torréfiés utilisant un nouvel ensemble de données de 8 417 images, démontrant que les modèles d'apprentissage profond, particulièrement EfficientNet-B0, atteignent une précision quasi parfaite (99,86 %) pour distinguer quatre variétés principales et huit sous-types d'Arabica, surpassant ainsi les approches traditionnelles d'apprentissage automatique et les approches hybrides.

Emrah Cenk Hastürk, Emre Sümer2026-10-08