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💻 computer science

Brain–Behavior Alignment and Cross-Modal Contrastive Learning for Multimodal Autism Spectrum Disorder Detection

Cet article propose le Brain–Behavior Alignment Network with Cross-Modal Contrastive Learning Transformer (BBAN-CMCLT), un nouveau modèle d'apprentissage profond multimodal qui intègre l'IRMf, les données faciales, l'oculométrie et les données cliniques pour atteindre une précision de pointe (98,97 %) dans la détection des troubles du spectre de l'autisme en alignant efficacement les schémas cérébraux et comportementaux.

Deema Mohammed AlSekait, Mohammed Zakariah2026-06-30
💻 computer science

CPBS: A Collaborative Proxy Blind Signature Scheme with Threshold Authorization for Privacy-Preserving Medical IoT

Le document propose CPBS, un schéma de signature aveugle par proxy collaboratif qui exploite un mécanisme de seuil (t,n) pour distribuer la confiance entre des nœuds pairs décentralisés pour une collecte de données sécurisée, respectueuse de la vie privée et auditable dans les réseaux d'Internet des Objets Médicaux à ressources limitées, réduisant de manière significative la charge de calcul et de communication par rapport aux solutions centralisées existantes.

Jinnan Li, Qing Ye, Yi Yang, Qian Zhou, Zhimin Yuan, Shiwei Huo2026-06-30
💻 computer science

CASPA: Content-Aware Global Aggregation and Spatial prior Channel Attention for Thangka Image Super-Resolution

Cet article propose CASPA, un nouveau réseau de super-résolution qui combine des modules d'agrégation globale sensible au contenu (Content-Aware Global Aggregation) et d'attention par canal à priorité spatiale (Spatial prior Channel Attention) afin de surmonter les limites des Vision Transformers existants, permettant ainsi une reconstruction de haute fidélité des images de Thangka avec une capture sémantique à longue portée améliorée et une préservation des détails géométriques fins.

Mengyuan Zhang, Nianyi Wang, Yutong Wang, Yakun Xin, Chenyi Xia, Yanwen Gao2026-06-30
💻 computer science

Difficulty-Aware Sample Allocation for Adaptive Data Augmentation in Semantic Segmentation

Cet article présente le Difficulty-Aware Sample Allocation (DASA), un cadre agnostique à l'architecture qui améliore les performances de la segmentation sémantique en assignant dynamiquement une augmentation de données plus forte aux échantillons en fonction d'un score de difficulté multifactoriel combinant l'ambiguïté de la prédiction, la perte d'entraînement, la rareté des classes et la complexité des contours.

Olasimbo Ayodeji Arigbabu, Abimbola Ismail Arigbabu2026-06-30
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Detecting Cross-Medium Stylistic Signals in Sketches and Paintings with Pretrained Visual Encoders

Cette étude démontre que les encodeurs visuels pré-entraînés comme CLIP et SigLIP peuvent détecter des signaux stylistiques persistants à travers les croquis et les peintures mieux que les descripteurs faits à la main, pourtant leur fragilité face à des négatifs visuellement similaires suggère qu'ils sont plus précieux en tant qu'outils pour analyser la perception du style artistique par l'IA qu'en tant que mécanismes d'authentification fiables.

Hassan Ugail, Jan Ritch-Frel, Irina Matuzava, Christopher Brooke2026-06-30
💻 computer science

Hardware-Assisted Zero-Knowledge Authentication Scheme for Resource-Constrained IoT Terminals: USBKEY Implementation and Evaluation Based on GSVOLE-2DLC

Ce document propose et évalue un schéma d'authentification à connaissance nulle assisté par matériel utilisant une clé USB et le protocole GSVOLE-2DLC afin de permettre une vérification d'identité sécurisée, respectueuse de la vie privée et légère pour les terminaux IoT à ressources contraintes.

Jianxin Wang, Zifan Xu, Runze Zhou, Chaoen Xiao, Lei Zhang2026-06-30
💻 computer science

CQ-Transformer: A Query Decomposition Framework with ALBERT-Based Semantic Matching for Complex Extractive Question Answering

Cet article introduit CQ-Transformer, un cadre de réponse extractive hybride qui combine la décomposition de requête avec un filtrage sémantique basé sur ALBERT et des encodeurs RoBERTa/XLNet pour surpasser de manière significative les modèles de référence existants dans le traitement de requêtes complexes à catégories multiples sur le jeu de données SQuAD 2.0.

Hasnain abdullah, Abd Ur Rahman, Riaz Ahmed, Muhammad Awais, Ali Hamza2026-06-30
💻 computer science

Cross-Layer Early Detection of SDN-IOT Attacks: Fusing Controller Telemetry With Data-Plane Flow Statistics

Cet article propose un modèle de fusion tardive à double branche qui intègre la télémétrie du contrôleur ONOS avec les statistiques de flux du plan de données en utilisant le benchmark ASEADOS-SDN-IoT, atteignant une précision de détection élevée tout en réduisant considérablement le nombre de paquets requis pour l'identification précoce des attaques par rapport aux modèles de référence basés uniquement sur le plan de données.

Andrew Oppong-Asante, Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah2026-06-30
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AI-Enabled Public Health Agent for SupportingFrontline Healthcare Workers in Primary CareSettings: Design, Evaluation, and Decision Support

Cette étude présente et évalue un agent de santé publique léger, basé sur la génération augmentée par récupération (RAG), qui améliore avec succès la recherche d'informations, l'aide à la décision et l'efficacité opérationnelle pour les travailleurs de santé de première ligne dans les milieux de soins primaires tout en maintenant une charge de calcul minimale, bien que son efficacité clinique nécessite une validation supplémentaire en conditions réelles.

Sayed Mohammed Zeeshan2026-06-30
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A parameter-efficient deep ensemble for automated flow cytometry-based diagnosis

L'article présente CytoDNNEnsemble, un modèle d'ensemble profond à haute efficacité de paramètres qui exploite des perspectives globales et locales complémentaires pour automatiser l'analyse de la cytométrie en flux de haute dimension, atteignant une précision et une robustesse supérieures par rapport aux méthodes de pointe tout en minimisant la dépendance à l'égard du fenêtrage expert.

Tomasz Gniazdowski, Urszula Markowska-Kaczmar2026-06-30