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💻 informatique

Pretraining on Adult ICU Data Accelerates Data Efficient AI Model Development in Critically Ill Children

Le préentraînement de modèles d'IA sur des données abondantes issues de soins intensifs pour adultes accélère considérablement le développement de modèles économes en données pour les enfants gravement malades, offrant une performance supérieure par rapport à un entraînement à partir de zéro lorsque les données pédiatriques locales sont rares, bien que cela nécessite un ajustement local plutôt qu'un déploiement direct en mode zero-shot.

Yuxuan Liu, Jake Ormond, Emma C. Alexander, Alexander Philip Yehuda Brown, Tuan Chen Aw, Angela Aramburo, Samiran Ray, P (…)2026-10-27
💻 informatique

Intelligent Healthcare: AI and Machine Learning in Diagnosis, Precision Medicine, and the Pursuit of Explainable, Trustworthy Clinical Systems

Cette revue examine le rôle transformateur de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les applications de santé telles que le diagnostic et la médecine de précision, tout en soulignant que la réalisation d'une adoption clinique digne de confiance nécessite de surmonter des barrières significatives — notamment la confidentialité des données, l'opacité des modèles et les biais — grâce à une IA explicable, une validation robuste et une collaboration humain-IA efficace.

Ekta R. Kaneriya¹, Maulik K. Shah², Krishna H. Sapariya2026-10-27
💻 informatique

Modeling Multi-Way Vehicular Interactions for Proactive Collision Avoidance via Hypergraph Federated Learning in CR-VANET’s

Cet article propose TCAS-HGNN-FL, un nouveau système d'évitement de collisions de trafic pour les CR-VANET compatibles 5G qui intègre des réseaux de neurones à hypergraphes et l'apprentissage fédéré pour modéliser efficacement les interactions complexes entre plusieurs véhicules, améliorant ainsi de manière significative l'évitement de collisions, l'efficacité spectrale et la fiabilité du réseau tout en maintenant une robustesse contre les attaques adverses et en préservant la confidentialité des données.

kotb elbarbary, Ahmed Fawzi, Ashraf Eltholth, Ahmed Yahya2026-10-27
💻 informatique

PALR-DNA: A Probability-Aware Latent Recovery Framework for Error-Resilient Image Storage in DNA

Cet article propose PALR-DNA, un cadre de récupération latente sensible aux probabilités qui utilise un transformateur de l'ADN vers le latent et des distributions de probabilité au niveau de l'octet pour améliorer considérablement la qualité de la reconstruction d'images à partir de séquences d'ADN bruitées en exploitant efficacement l'incertitude des prédictions à faible probabilité.

Siqiang Chen, Ruijing Zhao, Tianyu Wu, Ting Huang, Xiaozhi Huang, Qingjiang Sun2026-10-27
💻 informatique

Rehearsing Urban Futures: Generative Agents and Daily Life Narratives

Cet article présente un système interactif qui combine la génération de récits et des agents génératifs pour transformer les témoignages de résidents en futurs urbains simulés, démontrant que la capacité à contester et à corriger les comportements « erronés » des agents déplace efficacement la participation publique de l'évaluation de correctifs incrémentaux vers la répétition active de changements urbains systémiques complexes.

Leticia Izquierdo, Jason Nawyn, Patricia Maes, Kent Larson2026-10-27
💻 informatique

Design and Implementation of a Secure, Scalable and Observable Cloud-Native DevOps Architecture for Microservices Deployment on Microsoft Azure

Cet article présente la conception et la mise en œuvre d'une architecture DevOps cloud-native, sécurisée, évolutive et observable sur Microsoft Azure pour une application de microservices de réservation de salon, démontrant comment l'intégration de l'Infrastructure en tant que Code, de l'orchestration Kubernetes, de pipelines CI/CD automatisés et d'une surveillance complète transforme le déploiement manuel en un flux de travail reproductible et résilient.

Nader Amri, Helmi Jbili, Sofien Mhatli, Shiraz Ouertani, Adel Aldalbahi2026-10-27
💻 informatique

QuickFund-X: Privacy-Preserving Cross-Platform Fraud Detection Using Heterogeneous Graph Neural Networks

QuickFund-X est un système respectueux de la vie privée qui détecte la fraude aux syndicats de prêts multiplateformes en reliant des plateformes de micro-crédit isolées via une tokenisation sécurisée et en employant un modèle hybride combinant GraphSAGE et des règles pour atteindre un rappel parfait sans fausses alertes.

Venugopal M, Rohith Vaidya K, Vijay J, Yashwanth S, Vikas P R2026-10-27
💻 informatique

Parallel Ant-Inspired CF-Tree Clustering for Scalable Collaborative Learning Group Formation

Cet article propose et évalue un cadre de partitionnement par arbre CF parallèle inspiré des fourmis qui réduit considérablement le temps de calcul tout en maintenant des structures de voisinage cohérentes afin de permettre une formation de groupes évolutive et pilotée par l'analyse de l'apprentissage pour des cohortes d'apprenants larges et hétérogènes.

Malak Chniter, Habib Kammoun, Ilhem Kallel, Slim Kanoun2026-10-27
💻 informatique

Automatic Assessment and Grading of Chinese Grammar Knowledge for International Chinese Education Using Retrieval-Augmented Generation

Ce document propose PC2^2G, un cadre d'inférence contrainte à preuve porteuse qui intègre la génération augmentée par la récupération avec des contraintes de nécessité contrefactuelle et de cohérence de grille afin de permettre une évaluation et une notation automatiques, étayées par des preuves, de la grammaire chinoise pour l'éducation internationale.

Yifan Wang, Rongzhen Lou, Li Ke, Qian Duo2026-10-27
💻 informatique

PyPI API Drift: A Release-Level Record of Public API Changes in 1,872 Popular Python Libraries, with a Checker and a Benchmark for Version-Aware Code Generation

Cet article présente PyPI API Drift, un ensemble de données d'analyse statique complet suivant les changements d'API publics au niveau des versions à travers 1 872 bibliothèques Python populaires, ainsi que les outils et les benchmarks associés qui améliorent considérablement la capacité des modèles de génération de code à produire du code compatible avec les versions en exploitant les données historiques d'API.

Pushkar Devanahalli Gopalakrishna2026-10-27