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💻 informatique

Machine Learning Based Power Optimization and Performance Enhancement of Wsn Using Hierarchical Clustering Algorithm

Cet article propose l'Adaptive Hierarchical Clustering and Regression with Genetic Algorithm (AHCR-GA) pour optimiser les réseaux de capteurs sans fil destinés aux applications de santé, atteignant des réductions significatives de la consommation d'énergie et de la latence tout en prolongeant la durée de vie du réseau et en maintenant une grande précision des données grâce au partitionnement dynamique et à la prédiction basée sur l'apprentissage automatique.

N. Revathi, V. Nandalal2026-10-08
💻 informatique

A Comparative Review of LLM Architectures in AI Resume Generators: LLaMA vs. Proprietary Models

Cet article présente une revue comparative structurée des architectures de modèles de langage étendus (LLM) open-source (basés sur LLaMA) par rapport aux architectures propriétaires dans les générateurs de CV par IA, analysant les compromis documentés à travers cinq dimensions clés afin de fournir un cadre pour la sélection de systèmes tout en soulignant les lacunes de transparence architecturale.

Schmidt Albert2026-10-08
💻 informatique

A Security-Oriented Privacy-Preserving Framework for Efficient Medical Record Search in Telemedicine

Cet article propose un cadre léger et orienté vers la sécurité pour la télémédecine qui combine le chiffrement homomorphe symétrique avec une stratégie de requête orientée groupe afin de parvenir à une recherche de dossiers médicaux efficace et respectueuse de la vie privée, avec des coûts de calcul réduits et des temps de réponse améliorés pour les ensembles de données à grande échelle.

Ling Xiong, Min Wang, Yuqi Xie, Zhicai Liu, Yiran Li2026-10-08
💻 informatique

WASP: Adaptive Weighted Multi-Objective Scheduling in UAV-Assisted Edge Computing

Ce document propose WASP, un cadre d'ordonnancement en ligne léger et sans entraînement qui équilibre dynamiquement les objectifs de profit, de latence, d'énergie et de sécurité grâce à une notation adaptative basée sur la charge et des politiques d'acceptation de tâches robustes, démontrant une performance supérieure dans les environnements d'informatique en périphique assistés par drones par rapport aux méthodes de pointe existantes.

Moslem Kaviani, Keyhan Khamforoosh2026-10-07
💻 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