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Ce document présente ARQEC, un nouveau cadre de compression de Gaussian Splatting 3D qui atteint une réduction de stockage significative (jusqu'à 157) et une fidélité améliorée par rapport aux méthodes existantes en employant une quantification vectorielle résiduelle adaptative, une compensation d'erreur sensible au contexte et une optimisation taux-distorsion basée sur le rendu.
Cette étude propose HA-FedIDS, un cadre d'apprentissage fédéré qui traite l'hétérogénéité des clients et la confidentialité des données dans les réseaux de réseaux intelligents en combinant des caractéristiques physiques et cybernétiques afin d'atteindre une détection d'attaques cybernétiques de haute précision tout en surpassant les méthodes décentralisées conventionnelles.
Cet article introduit BOP-Distrib++, un nouveau cadre d'évaluation qui redéfinit l'évaluation de la pose 6D en découvrant automatiquement les symétries locales pour générer des distributions de pose par image, permettant ainsi une évaluation plus précise des méthodes d'estimation à pose unique et multimodale sous des ambiguïtés visuelles.
Cet article propose et évalue un cadre d'évaluation multimodal efficace en termes de ressources et interprétable qui combine des modèles visuels et textuels légers pour atteindre une précision et une explicabilité supérieures en classification d'images médicales par rapport aux bases de référence unimodales et à grande échelle, ce qui le rend particulièrement adapté aux contextes cliniques à faibles ressources.
L'article propose VM-SPMamba, un cadre progressif pour la ré-identification de personnes par vidéo en visibilité-infrarouge qui exploite un encodage spatial de parties souples modulé par la vision et un Mamba temporel bidirectionnel par parties pour modéliser efficacement les écarts trans-modalités et l'évolution temporelle, atteignant ainsi des performances de pointe sur les ensembles de données de référence.
Cette étude propose une nouvelle architecture Fuzzy Transformer-CNN-GRU qui intègre des données météorologiques, satellitaires et urbaines avec une fuzzification adaptative à l'incertitude afin d'obtenir une prévision de la concentration de PM2,5 à un jour d'avance, hautement précise, stable et efficace sur le plan computationnel à Téhéran, surpassant sept modèles de référence avec une RMSE de 0,73 µg/m³.
Cette étude propose et déploie un modèle CNN+BiLSTM+Attention hébergé dans le cloud qui atteint une précision de détection du spam SMS supérieure (96,83 %) et une sécurité accrue par rapport aux approches d'apprentissage profond traditionnelles et hybrides, démontrant l'efficacité des mécanismes d'attention pour créer des solutions de filtrage de spam pratiques et déployables.
Cet article démontre que sur le jeu de données de fraude à la carte de crédit ULB, un sous-ensemble compact de 15 caractéristiques dérivé d'une stratégie de classement multi-méthodes permet une détection de fraude de haute performance à travers divers classifieurs sans avoir recours au suréchantillonnage SMOTE, car les modèles entraînés sur la distribution de classe naturelle surpassent systématiquement ceux entraînés avec SMOTE lorsqu'ils sont évalués avec des seuils correctement ajustés.
Cette étude de méthodes mixtes portant sur 58 professionnels de la cybersécurité révèle que, bien que la collaboration humain-LLM améliore la précision du triage, le degré de dépendance aux conseils de l'IA varie considérablement selon la transparence de la tâche, menant à des impératifs de conception spécifiques pour construire des assistants de cybersécurité dignes de confiance et sensibles au contexte qui atténuent le biais d'automatisation et soutiennent un jugement humain calibré.
Cette thèse propose et évalue le cadre du Contrat Intelligent de Fenêtre de Temps Rituel (RTWSC), un système de transport intelligent intégré combinant des contrats intelligents basés sur la blockchain, des données de l'Internet des objets (IoT) et le covoiturage de véhicules électriques afin de réduire considérablement les embouteillages, les émissions et les temps d'attente, tout en améliorant l'équité de l'allocation pour les pèlerins du Hajj.