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💻 computer science

Attention-guided local dynamic alignment: Boosting zero-shot classification of vision-language models

Cet article propose l'Attention-guided Local Dynamic Alignment (ALDA), une méthode sans entraînement qui améliore la classification vision-langage en zéro étape en employant un échantillonnage multi-échelle adaptatif piloté par l'attention pour réduire le bruit de fond et une propagation bidirectionnelle itérative sur un graphe bipartite région-description pour modéliser les corrélations sémantiques mutuelles, atteignant ainsi des améliorations de précision significatives à travers divers benchmarks.

Lei Chen, Li Duan, Rui Fang, Hongping Zhang2026-07-06
💻 computer science

The re-identification generative adversarial network for image super-resolution

Cet article propose SOAGAN, un réseau antagoniste génératif à attention de second ordre qui intègre des mécanismes de ré-identification et un discriminateur d'attention de covariance basé sur U-Net afin de fournir un retour tant global que par pixel, améliorant ainsi considérablement la qualité visuelle subjective des résultats de super-résolution d'image unique.

duwei Hua, hanling Li2026-07-06
💻 computer science

Learning and Teaching in the Era of Advanced Artificial Intelligence Technology at Higher Education Institutions in India

Cette étude quantitative portant sur les étudiants et les enseignants de l'ingénierie en Inde révèle que, bien que les outils d'IA générative comme ChatGPT soient de plus en plus adoptés pour renforcer la préparation à l'industrie, les étudiants utilisent une gamme d'outils plus limitée et font état de niveaux de satisfaction inférieurs par rapport à leurs instructeurs, soulignant un besoin critique d'amélioration de la littératie en IA et de stratégies d'apprentissage personnalisées dans l'enseignement supérieur.

Ragupathi Ramasamy, Charumathy T, Tharini C, Premkishor S K, Pavithra B, Padma Ragam2026-07-06
💻 computer science

A Reference Framework for Empirical Studies on LLM-Based Code Generation: A Review-Grounded Synthesis

Cet article traite de la fragmentation et du manque de comparabilité des études empiriques sur la génération de code basée sur les LLM en synthétisant une revue de 35 études récentes en un cadre de référence complet comprenant six composantes fondamentales afin de permettre des évaluations plus systématiques, transparentes et reproductibles.

Nathalia Nascimento, Everton Guimaraes2026-07-06
💻 computer science

A Hybrid Deep Learning Framework for efficient emotion detection on the facial image dataset

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond hybride qui intègre l'apprentissage par transfert, les CNN et les mécanismes d'attention pour surmonter les limites des systèmes traditionnels de détection des émotions, atteignant une précision, une robustesse et une adaptabilité transdomaine supérieures pour les applications d'interaction homme-machine en conditions réelles.

S. Hrushikesava Raju, S. Adinarayana, Kale Naga Venkata Srinivas, U. Sesadri, Vijaya Chandra Jadala, Nabanita Choudhury2026-07-06
💻 computer science

A Multimodal AI Framework for Pulmonary Embolism Detection, Segmentation, and Patient Risk Assessment

Cet article propose un cadre d'IA multimodal qui intègre un Mask R-CNN personnalisé pour la segmentation des caillots par angio-scanner pulmonaire (CTPA), un modèle hybride LSTM-GRU pour l'analyse des séries temporelles en soins intensifs, et un réseau de neurones artificiels pour l'évaluation du risque clinique, atteignant un score de Dice de 0,88 et une précision globale de 91,81 % afin d'améliorer le diagnostic de l'embolie pulmonaire et la prédiction du risque pour les patients.

Swetha Tadimeti, Lakshmi Srinivasa Reddy D2026-07-03
💻 computer science

UAMG-RAG: Adaptive Multi-Granularity Retrieval-Augmented Generation with Uncertainty-Guided Re-Retrieval

Le papier propose UAMG-RAG, un cadre qui ajuste dynamiquement la profondeur de recherche et la granularité des documents en fonction de la complexité de la question et emploie une re-recherche guidée par l'incertitude pour améliorer les performances de raisonnement et réduire les hallucinations, atteignant des améliorations significatives sur les benchmarks HotpotQA et WikiHow.

Shreya B S, Kayarvizhy N2026-07-03
💻 computer science

A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision

Cet article propose un classificateur binaire piloté par les données et sans fonction de perte qui intègre le processus TOPSIS flou intuitionniste symétrique à une décision tripartite séquentielle auto-interactive afin de surmonter les limitations existantes en utilisant des poids d'attributs objectifs, des mesures de distance équilibrées et une boucle de rétroaction interne pour un seuillage adaptatif, améliorant ainsi la performance et la robustesse de la classification.

Yangyang Guo, Wenyan Xu, Qiang Chen2026-07-03
💻 computer science

Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks

Cette étude présente un cadre préliminaire d'apprentissage profond utilisant des réseaux de neurones convolutifs basés sur des spectrogrammes de Mel pour distinguer automatiquement les dialectes Maxaatiri et Maay Somali, atteignant environ 81 % de précision sur un petit ensemble de données dérivées de la radiodiffusion tout en soulignant la nécessité de données plus vastes et plus diversifiées pour assurer la généralisabilité.

Mohamed Mohamud Ali2026-07-03