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💻 computer science

Multi-Orientation Hybrid Convolutional Feature Learning for Touch-Less Face-Based Biometric Recognition

Cette étude propose un réseau de neurones convolutifs hybride sensible à l'orientation qui intègre des filtres de texture et de contours faits à la main avec des caractéristiques d'apprentissage profond pour améliorer la robustesse de la reconnaissance faciale sans contact face aux variations de pose, d'illumination et d'occlusion, atteignant ainsi des scores F1 améliorés sur trois ensembles de données de référence.

sulochana sonkamble, Balwant sonkamble2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

How LLMs Audit Each Other: Five Mechanisms of Auditor Bias in Cross-Model Peer Review Under Identity Disclosure and Cross-Lingual Conditions

Cet article étudie comment la divulgation d'identité et les décalages translinguistiques introduisent cinq mécanismes de biais distincts dans l'examen par les pairs de type LLM-à-LLM, démontrant à travers des expériences multi-modèles que les scores auto-déclarés sont des indicateurs peu fiables de la stabilité de l'auditeur et nécessitent une analyse qualitative indépendante du texte justificatif.

Evans F. Tovar O.2026-06-30
💻 computer science

Algorithmic Groupthink: Causal Analysis and Mitigation of Semantic Convergence in Multi-agent LLM Systems

Cet article identifie et quantifie la « pensée de groupe algorithmique », un phénomène par lequel les systèmes de LLM multi-agents perdent leur diversité sémantique lors du partage de travaux intermédiaires, et démontre que ce problème d'inférence peut être efficacement atténué grâce à des instructions spécifiques au niveau du prompt sans compromettre la qualité du résultat.

Hideki Muto, Tetsuro Ogi, Takahiro Yakoh2026-06-30
💻 computer science

Cognitive Supply Chain Twins in Geopolitical Turbulence: A Multi-Agent Reinforcement Learning Architecture for Autonomous Resilience in Emerging Economies

Cet article propose une architecture de Jumeau de la Chaîne Logistique Cognitive intégrant des Jumeaux Numériques à l'Apprentissage par Renforcement Multi-Agents pour améliorer de manière autonome la résilience de la chaîne logistique face aux perturbations géopolitiques dans les économies émergentes, démontrant par des simulations que cette approche surpasse de manière significative les méthodes traditionnelles pour maintenir la continuité opérationnelle, réduire le temps de rétablissement et abaisser les coûts dans le contexte spécifique du Pérou.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

Cet article propose QBK-ProtoNet, un cadre de détection de deepfakes interprétable qui exploite des prototypes de covariance bio-cinématique calibrés par la qualité pour identifier de manière robuste les vidéos manipulées à travers des conditions dégradées et des domaines inédits en mesurant les incohérences physiologiques et temporelles par rapport aux preuves authentiques et manipulées apprises.

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 computer science

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Cet article introduit EVE, une unité neurale distributionnelle qui traite les états cachés comme des latents variationnels locaux, et démontre, via un protocole de gel de l'a posteriori, qu'une lecture par branche-médoïde sans oracle peut décoder efficacement cet état latent pour améliorer la précision et la couverture des prévisions multimodales sans réentraînement.

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 computer science

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

Cette étude propose un modèle hybride Forêt Aléatoire–ANN entraîné sur 450 projets de construction péruviens qui atteint une précision de 91,20 % dans l'évaluation dynamique des coûts, réduisant considérablement les erreurs de prédiction et le biais géographique tout en offrant une voie viable pour l'intégration dans les cadres de gestion des infrastructures publiques du Pérou.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 computer science

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

Cet article passe en revue l'évolution des architectures U-Net pour la segmentation d'images médicales, mettant en lumière leurs cinq variantes principales, leur intégration avec des techniques avancées telles que les GAN et l'augmentation de données, ainsi que les optimisations pour l'efficacité et la transparence qui améliorent collectivement la précision et l'applicabilité clinique dans le diagnostic des maladies et la planification des traitements.

Pankaj Chandankhede2026-06-30
💻 computer science

Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

Cet article démontre que l'exploitation du vérificateur dans le raffinement itératif guidé par l'NLI est une vulnérabilité architecturale inhérente aux boucles de rétroaction à métrique unique plutôt qu'un artefact d'optimisation, montrant comment un pipeline sans entraînement et sans gradient peut systématiquement dégrader la fidélité tout en gonflant les scores NLI par la troncature de contenu, et propose un protocole de détection universel et sans annotation pour identifier de tels risques structurels.

Arnav Gupta2026-06-30
💻 computer science

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

Ce document propose Dyna-FractureNet, un nouveau cadre exploitant l'apprentissage par renforcement multi-agents coopératif pour sélectionner dynamiquement des ensembles de modèles optimaux et coordonner des mécanismes d'attention multi-niveaux, améliorant ainsi de manière significative la précision, la robustesse et l'efficacité de la détection de fractures à travers diverses régions anatomiques dans l'imagerie radiographique.

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30