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💻 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
💻 informatique

Recovering Construction Logic from Chinese Key Fret Patterns through Joint Primitive and Grammar Inference

Cet article présente une méthode de co-inférence de grammaire primitive qui récupère la logique de construction exécutable et les paramètres de conception réutilisables à partir de motifs de frettes clés chinois sans nécessiter d'entraînement spécifique à la tâche, permettant des représentations plus compactes et éditables pour la documentation et la réutilisation du patrimoine.

Shunan Zhang, Yi Xiao, Guangpeng Wei, Xuguang Yuan, Chi-Sing Leung2026-10-07
💻 informatique

From Slots to Relations: Object-Centric Graph World-Action Models for Relational Robot Manipulation

Cet article introduit les modèles de monde-action par graphes centrés sur les objets (OC-GWAM), qui encodent explicitement la géométrie continue et les relations d'objets typés via des transformateurs de graphes afin d'améliorer significativement la fidélité du modèle de monde et la généralisation de la composition relationnelle en manipulation robotique, bien que les performances de contrôle direct de l'action restent compétitives par rapport aux modèles de base plus simples basés uniquement sur la géométrie ou sur l'attention implicite.

Agasthya Anirudh Badampudi2026-10-07
💻 informatique

Multi-grade obesity classification and key lifestyle risk analysis using a learning rate-tuned K-means-XGBoost hybrid approach

Cette étude propose un modèle hybride K-means-XGBoost avec ajustement du taux d'apprentissage qui atteint une précision de test de 90,15 % dans la classification de l'obésité multi-grade et identifie le genre et le poids comme les facteurs de risque liés au mode de vie les plus significatifs pour des interventions de santé publique ciblées.

Chou-Yuan Lee, Kexin Yu, Xinlin Liu, Jian-Qiong Huang, Jie Yao2026-10-07
💻 informatique

Personalized Federated Intrusion Detection for Non-IID IIoT Traffic via DDPG-Guided Adaptive Aggregation

Cet article propose PAEDDP-G, un cadre d'apprentissage fédéré personnalisé qui utilise un agent de gradient de politique déterministe profond pour agréger de manière adaptative les modèles et un décodeur d'auto-encodeur spécifique au client pour traiter efficacement le trafic IIoT non-IID et déséquilibré en termes de classes, améliorant considérablement les performances de détection pour les classes d'attaques rares tout en préservant la confidentialité des données.

Junyi Hou, Wenzhong Yang, Yabo Yin, Shuying Xu2026-10-07