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Cette étude présente RICE-NET, un modèle d'apprentissage profond multimodal intégrant des données IRM longitudinales et des cartes de dose de radiothérapie, qui permet de différencier avec une grande précision la récidive tumorale des enhancements liés aux radiations chez les patients atteints de glioblastome.
Ce papier présente FutureCAD, un cadre novateur de génération de CAO par texte qui combine des modèles de langage et un transformateur d'ancrage B-Rep pour combler l'écart entre la modélisation paramétrique et la représentation de frontière, permettant ainsi la création de modèles industriels complexes de haute fidélité.
Ce papier présente ZeroSense, un nouveau cadre d'évaluation et une benchmark conçus pour isoler la qualité de la compression visuo-textuelle des biais inférentiels des modèles multimodaux, révélant ainsi une divergence significative entre la fidélité de la compression et la performance des tâches en aval.
Cet article présente une vision et une architecture de réseau 5G pour l'intégration des systèmes de communication, de navigation et de surveillance (ICNS) afin de soutenir les opérations de mobilité aérienne innovante et avancée, tout en abordant les défis et les orientations de recherche futurs.
Cet article présente l'intégration et l'optimisation d'un contrôleur hôte de carte SD open source pour la plateforme SoC RISC-V Cheshire, où l'adaptation du pilote logiciel aux spécificités du modèle mémoire CVA6 a permis de réduire les goulots d'étranglement liés aux instructions de barrière et d'atteindre un débit de 11,1 Mo/s, soit six fois supérieur aux solutions SPI.
Cet article propose une méthode rapide et exacte pour calculer la visibilité complète entre les points d'une forme digitalisée en exploitant une représentation par listes d'intervalles entiers, permettant ainsi d'estimer avec précision et convergence le champ de vecteurs normaux tout en préservant les caractéristiques saillantes et les arêtes vives de la forme.
Le papier présente OpenClaw PRISM, une couche de sécurité d'exécution sans fork pour les agents LLM augmentés d'outils, qui intègre une défense en profondeur via des hooks de cycle de vie, une détection hybride et des contrôles de politique pour atténuer les risques tels que les injections de prompts indirectes et les fuites de credentials.
Cet article propose une approche basée sur l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (MDA) pour générer automatiquement des scripts et des contextes d'attaque à partir de descriptions informelles, afin de faciliter et de rendre réutilisables les exercices pratiques de formation en cybersécurité sur diverses plateformes.
Le papier présente Derain-Agent, un cadre de raffinement plug-and-play qui transforme la restauration d'images pluvieuses en un processus dynamique et adaptatif grâce à un réseau de planification et à une modulation de l'intensité, permettant ainsi de surmonter les limitations des modèles d'inférence statique pour corriger efficacement les dégradations complexes du monde réel.
Cet article présente une méthode WCSPH améliorée pour le modèle RANS dans SPHinXsys, qui résout les incohérences lagrangiennes grâce à des traitements innovants des parois et du flux principal, permettant pour la première fois une convergence satisfaisante de la vitesse et de l'énergie cinétique turbulente dans des écoulements turbulents pariétaux complexes.
Cet article propose un algorithme évolutionnaire innovant utilisant un recuit probabiliste pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation multi-objectif à grande échelle et parcimonieux, en équilibrant dynamiquement l'exploration et l'exploitation grâce à des vecteurs de probabilité à entropie distincte.
Cette étude examine les compromis de la décentralisation dans la planification de l'inspection et de la maintenance via l'apprentissage par renforcement multi-agents, révélant que si les agents décentralisés surpassent les heuristiques optimisées, leur performance diminue avec l'augmentation de la redondance en raison de défis de coordination, bien qu'ils restent efficaces dans des configurations de type série.
Le papier présente QUARE, un cadre multi-agents qui formalise l'analyse des exigences logicielles comme une négociation dialectique structurée entre agents spécialisés pour équilibrer les attributs de qualité contradictoires, générant ainsi des modèles d'objectifs KAOS validés avec une conformité et une préservation sémantique supérieures aux approches existantes.
Cet article propose des structures de données et des algorithmes strictement sensibles à la taille de la sortie pour le problème de la fréquence des couleurs dans des ensembles de points, en établissant des bornes supérieures quasi-optimales pour les requêtes de dominance et de boîtes, ainsi que des bornes inférieures prouvant leur efficacité.
Cet article présente une étude de cas sur une approche collaborative et basée sur des modèles pédagogiques entre deux universités colombienne et argentine, visant à améliorer l'acquisition de connaissances et la prise de décision en architecture logicielle grâce à l'implémentation de patterns de formation évalués selon le modèle TAM.
Cet article présente une approche théorique fondée sur les treillis et les connexions de Galois pour construire des témoins permettant de dériver des stratégies gagnantes dans des jeux de point fixe, avec des applications allant de la comparaison de systèmes probabilistes à la certification des probabilités de terminaison des chaînes de Markov.
Ce papier présente InSpatio-WorldFM, un modèle génératif open-source en temps réel qui, contrairement aux modèles vidéo séquentiels, génère des images indépendantes pour assurer une inférence spatiale à faible latence tout en préservant la cohérence géométrique multi-vues grâce à une pipeline d'entraînement progressive.
Ce papier présente PicoSAM3, un modèle de segmentation visuelle léger et promptable optimisé pour l'exécution en temps réel directement sur les capteurs, tel que le Sony IMX500, en combinant une architecture CNN dense, une attention canal efficace et une distillation de connaissances pour atteindre des performances élevées avec une faible latence.
Cet article présente Kraken, une architecture centrée sur la connaissance pour les réseaux 6G qui intègre la communication sémantique, le raisonnement génératif et l'optimisation orientée vers les objectifs afin de transformer les réseaux en systèmes collectifs intelligents capables d'interpréter le contexte et de coordonner les ressources pour des applications avancées.
Ce papier présente CogSearch, un cadre multi-agents aligné sur la cognition qui transforme la recherche e-commerce en un système proactif de soutien à la décision, réduisant les coûts décisionnels et augmentant significativement les conversions grâce à une simulation des flux cognitifs humains.