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💻 informatique

Novel Human-Machine Interface via a Robust Hand Gesture Recognition System Using a Channel-Pruned You Only Look Once Version 5 Model

Cet article présente un système robuste de reconnaissance de gestes de la main en temps réel pour les interfaces homme-machine qui utilise un modèle YOLOv5s élagué par canaux et affiné pour atteindre des vitesses de détection élevées dépassant 60 FPS et une précision supérieure, permettant ainsi le contrôle fluide d'applications multimédias telles que VLC et Spotify.

Abir Sen, Rabi Shaw, Tapas Kumar Mishra, Ratnakar Dash2026-10-07
💻 informatique

MobileNetV2-KAN: A Lightweight Nonlinear Network for Cross- Dataset Fruit Maturity Recognition

Cet article présente MobileNetV2-KAN+, une architecture légère de 3,65 millions de paramètres qui combine une dorsale MobileNetV2 avec un classificateur de réseau de Kolmogorov-Arnold borné afin d'obtenir une reconnaissance de la maturité des fruits robuste et bien calibrée entre différents jeux de données, sans dépendre de poids préentraînés ou de tailles de modèles volumineuses.

Zhengnan Caiᵃ, Yuelong Chenᵃ, YaXuan Huangᵃ, Ziqi Fanᵃ, Xiaodong Wangᵃ2026-10-07
💻 informatique

ST-KEDA: Predictive Cost-Aware Autoscaling for Kubernetes Microservices via Spectral- Temporal Demand Forecasting

ST-KEDA est un cadre d'auto-scaling prédictif et sensible aux coûts pour les microservices Kubernetes qui intègre la décomposition en modes variationnels et la prévision LSTM coopérative sensible à la topologie avec une estimation des coûts en temps réel afin de réduire considérablement les coûts d'infrastructure et la latence de mise à l'échelle tout en maintenant une conformité stricte aux SLA.

Kong FanYong, Fang-Fang Chua, Amy Hui-Lan Lim2026-10-07
💻 informatique

Global Constraint-Based Causal Structure Learning with Streaming Features

Cet article présente FCI-SF, le premier algorithme basé sur des contraintes et globalement cohérent pour l'apprentissage de structures causales avec des caractéristiques en flux continu, qui met à jour efficacement les graphes causaux à mesure que de nouvelles données arrivent tout en fournissant des garanties asymptotiques formelles et en démontrant une précision et une rapidité supérieures sur des ensembles de données synthétiques et réels.

Jose M. De Miguel, Concha Bielza, Pedro Larrañaga2026-10-07
💻 informatique

LipiNet: A Lite Robust Architecture with Scaffold-Injected Dense Residual Networks and Gated Capsule Routing for Devanagari Handwritten Character Recognition

Le document présente LipiNet, une architecture légère et robuste pour la reconnaissance de caractères manuscrits devanagari qui exploite des a priori structurels via des réseaux résiduels denses à injection d'échafaudage et un routage par capsules à porte pour atteindre une précision de pointe (99,75 %) avec seulement 3,9 millions de paramètres.

Ranjit Raut, Aarav Subedi, Ashim Shrestha2026-10-07
💻 informatique

Multilingual Trajectory Integrity in Legal Reasoning Across Nine Large Language Models: Justificatory Decoupling and Self-Audit Drift

Cette étude évalue neuf grands modèles de langage à travers des tâches de raisonnement juridique multilingue et révèle que leurs processus de prise de décision sont souvent instables, caractérisés par des justifications incohérentes, des auto-audits peu fiables et un manque de cohérence sémantique, remettant ainsi en question la validité de l'utilisation du seul accord de décision comme mesure de la stabilité du raisonnement.

Evans Tovar2026-10-07
💻 informatique

Resource-Aware Evaluation and Hybrid Learning with Synthetic Network Traffic for Intrusion Detection in Edge and IoT Environments

Cet article propose un cadre d'évaluation respectueux des ressources et un modèle d'apprentissage hybride optimisé par la méthode bayésienne qui exploite le trafic réseau synthétique généré par des auto-encodeurs variationnels conditionnels (CVAE) pour entraîner efficacement des systèmes de détection d'intrusion destinés aux environnements IoT et de bord (edge) à ressources limitées, démontrant une performance et une efficacité supérieures par rapport aux GAN standards et aux modèles de base d'ensemble.

Neel Lapsiwala, Nishtha Srivastava, Tanmoy Hazra, Nitesh Funde2026-10-07
💻 informatique

Robust RGB-IR Object Detection under Missing-Modality Conditions via Complementary Feature Restoration and Cross-Modal Fusion

Cet article propose un cadre de détection d'objets RGB-IR robuste, doté d'une maintenance des caractéristiques complémentaires et d'un Transformer cross-modal amélioré pour restaurer efficacement les informations de modalité manquantes et renforcer la fusion cross-modale, maintenant ainsi une performance de détection élevée dans des conditions de modalité complète ou manquante.

Zhen-Yu Wu, Chen-Hsiang Chien, Chia-Hui Liu2026-10-07
💻 informatique

Prediction-Uncertainty-Aware Adaptive Dual-Timescale Multi- Agent Resource Orchestration for Integrated Energy Lakehouses

Cet article propose un cadre d'orchestration de ressources multi-agents adaptatif à double échelle de temps et conscient de l'incertitude de prédiction pour les lacs de données énergétiques intégrés, qui exploite un algorithme MAPPO amélioré par l'incertitude afin d'optimiser conjointement l'utilisation de l'énergie renouvelable, la latence de service et les émissions de carbone, tout en abordant les complexités uniques des ressources hétérogènes de calcul, de stockage et d'énergie.

Yue Tian, Xinping Miao, Yang Wu, Ruoyan Dong2026-10-07
💻 informatique

Validation-set-constrained three-path prediction-score fusion for in-hospital mortality at 24 hours after ICU admission: internal evaluation and a cross-database transportability stress test

Cette étude présente un cadre de fusion à trois voies contraint par un ensemble de validation pour la prédiction de la mortalité intra-hospitalière à 24 heures qui démontre des gains de performance interne cohérents et une robustesse aux changements de systèmes de dossiers de santé électroniques, mais révèle des limites significatives de transportabilité inter-bases de données vers l'ensemble de données eICU où les poids de fusion dérivés de la source ne parviennent pas à s'adapter aux caractéristiques des données du nouvel environnement.

Zijun Peng, Jian Ma2026-10-07