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LARC-QL: Q-Learning Enhanced Content Caching for CCN 1 LARC-QL: A Q-Learning Enhanced Latency-Aware and Resource-Efficient Content Caching Scheme for Content-Centric Networks

Cet article propose LARC-QL, un schéma de mise en cache de contenu amélioré par le Q-learning pour les réseaux centrés sur le contenu qui utilise deux tables Q et des signaux de demande en temps réel pour optimiser dynamiquement les décisions de mise en cache et le placement sur le chemin, améliorant significativement les taux de réussite de cache, la latence et l'efficacité des ressources par rapport aux stratégies statiques.

Yasar Khan, Nazia Perwaiz, Saad Mustafa2026-07-03
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Quantum Autoencoders for Anomaly Detection in Cybersecurity

Cet article démontre que les auto-encodeurs quantiques, spécifiquement un modèle à 8 caractéristiques avec un encodage Dense-Angle et un ansatz RealAmplitude, surpassent les auto-encodeurs classiques dans la détection d'anomalies de cybersécurité sur le jeu de données BETH en atteignant un score F1 plus élevé (0,87 contre 0,77), même lorsqu'ils sont entraînés sur nettement moins d'échantillons.

Rohan Senthil, Swee Liang Wong2026-07-03
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Ai-powered Mobile Proctoring Frameworks Using Machine Learning Algorithms in Higher Education: Post-covid Trends, Challenges, and Ethical Implications

Cette revue systématique de 20 études examinées par des pairs évalue le paysage post-COVID de la surveillance mobile assistée par l'IA dans l'enseignement supérieur, soulignant son potentiel pour une intégrité des examens évolutive tout en abordant de manière critique les lacunes importantes de la recherche spécifique au mobile, la fiabilité technique et les préoccupations éthiques telles que la confidentialité et le biais algorithmique.

Bartholomew Oganda Mogoi, John Kamau, Raymond Ongus2026-07-03
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Log-based Anomaly Detection Uses All Contextual Information with a Linear Self- Attention Encoder

Cet article présente AllLinLog, un modèle rationalisé qui élimine la nécessité de l'analyse syntaxique des journaux en utilisant un encodeur à auto-attention linéaire pour traiter directement l'information contextuelle complète des journaux système, atteignant ainsi une précision de détection d'anomalies et une vitesse d'inférence supérieures par rapport aux méthodes traditionnelles.

Chi-Ming Chou, Shang-Kuan Chen2026-07-03
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Security of consumer electronics on Hybrid Model for Enhancement of RSA Using Quantum Key Distribution

Cet article propose et évalue un modèle cryptographique hybride qui intègre RSA avec la distribution de clés quantiques (utilisant le protocole BB84) pour sécuriser l'électronique grand public contre les menaces de l'informatique quantique, démontrant une performance accrue en matière de génération de clés, de vitesse de chiffrement et de résistance aux attaques de l'homme du milieu.

hamza khan, Mohammad Faisal, haseeb Ur Rehman2026-07-03
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A Framework for Dynamic Knowledge Graph Ontology Incremental Alignment based on Large Language Model Agents

Le document propose DOKA-Agent, un cadre d'agent de modèle de langage étendu qui emploie un flux de travail percevoir-planifier-agir pour réaliser un alignement d'ontologie dynamique et incrémental dans des graphes de connaissances évolutifs, améliorant ainsi la précision sémantique et réduisant la latence de mise à jour par rapport aux méthodes statiques traditionnelles.

Hao Qin, Fusheng Wei, Bin Liang, Wobin Lin2026-07-03
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Scientometric modeling of emerging technologies: assessing the added predictive value of graph structure

En utilisant un corpus de cybersécurité spatiale, cette étude démontre que si la topologie de graphe offre une valeur incrémentale dépendante du contexte dans la prévision de l'émergence technologique, les historiques temporels au niveau des nœuds encodent déjà la majeure partie de l'information prédictive, ce qui se traduit par des améliorations modestes et non uniformes des modèles tenant compte du graphe par rapport aux bases temporelles robustes.

Paul Bagourd, Julian Jang-Jaccard2026-07-03
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Parallel Accelerated Steganographic Polar Coding Architecture Based on GPU

Cet article présente CuSPC, une architecture orientée GPU pour le codage polaire stéganographique qui restructure les ordonnancements de décodage et exploite le parallélisme multi-niveaux pour atteindre une augmentation de débit de 30 fois par rapport aux références CPU, tout en maintenant une faible perte de codage et une résistance à la stéganalyse comparable.

Xiaolei He, Luyao Wang, Haocheng Fu, Yun Cao, Meineng Zhu2026-07-03
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CodePori: Large-Scale System for Autonomous Software Development Using Multi-Agent Technology

Cette étude présente CodePori, un système multi-agents à grande échelle pour le développement logiciel autonome, et évalue empiriquement son applicabilité en conditions réelles à travers les retours des participants afin d'identifier les défis et opportunités clés au-delà des mesures de référence standards.

Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Aakash Ahmad, Malik Abdul Sami, Mika Saari, Jussi Rasku, Pekka Ab (…)2026-07-03
💻 computer science

Adapting homework design principles in modern Computer Science education to enhance learning outcomes and reduce unintended consequences

Cette étude propose et évalue des stratégies pour redéfinir les devoirs d'informatique afin de tirer parti, plutôt que d'interdire, les outils d'IA, démontrant que les cycles d'apprentissage itératifs, le moment opportun et le feedback continu peuvent améliorer la compréhension réelle des étudiants tout en préservant l'intégrité académique.

Jamaladdin Hasanov2026-07-03