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💻 informatique

Toward Risk-Aware Clinical Decision Support in Gastrointestinal Endoscopy: A Tunable Asymmetric Loss with Uncertainty-Guided Referral

Cette étude propose un cadre d'apprentissage profond sensible au risque pour l'endoscopie gastro-intestinale qui utilise une fonction de perte asymétrique ajustable, des stratégies d'orientation guidées par l'incertitude et des architectures légères afin d'atteindre une stratification des risques à quatre classes de haute performance tout en privilégiant la sécurité grâce à l'escalade des cas à haut risque et pré-malignants.

Azizur Rahman, Nakib Uddin Ahmed, Kadirur Rahman Chowdhury, Mehjabin Ferdous, J.S. Jannatun Nayema, Md. Shahadat Hossain (…)2026-10-06
💻 informatique

Machine Learning Based Intrusion Detection for Cloud Storage: An Empirical Evaluation of Signature and Random Forest Fusion

Cette étude évalue empiriquement un prototype de détection d'intrusion semi-synthétique pour le stockage cloud en injectant des attaques dans des traces non étiquetées de Microsoft Azure, concluant que, bien que les modèles de Forêt Aléatoire fournissent des signaux de classement utiles, leur performance instable face à la dérive temporelle de la charge de travail et leur faible détection des attaques « low-and-slow » indiquent qu'ils ne sont pas encore prêts pour un déploiement en production.

Simon Usifoh, Olawale Olaniyi2026-10-06
💻 informatique

Cross-Dataset Generalization in Deepfake Detection: A Controlled Study of Spatial, Frequency, and Video-Level Baselines

Cette étude contrôlée évalue la généralisation trans-jeu de données de cinq architectures (backbones) RGB pré-entraînées sur ImageNet et de deux sondes légères pour la détection de deepfakes, révélant que la couverture du domaine source et les protocoles d'évaluation sont aussi critiques que la sélection de l'architecture pour combler les écarts de performance à travers les jeux de données FaceForensics++, Celeb-DF et DFD.

Samarth Kukreja2026-10-06
💻 informatique

Am I Still Coupled to My Environment? Task-agnostic Runtime Telemetry from the Reinforcement-learning Interaction Loop

Ce document introduit un cadre de surveillance en temps réel indépendant de la récompense, basé sur l'entropie d'interaction et des métriques de couplage dérivées de triplets observation-action standards, afin de détecter le découplage environnemental et la dérive d'interaction chez les agents d'apprentissage par renforcement déployés, démontrant des capacités de détection de fautes supérieures par rapport à la surveillance traditionnelle basée sur la récompense.

Wael Hafez, Chenan wei2026-10-06
💻 informatique

Lightweight Edge-Based Telemetry Parsing for Navigation Systems via Deterministic Spatial-Text (LODTE)

Le cadre LODTE introduit un système léger et déterministe basé sur l'edge qui analyse la télémétrie de navigation en temps réel en utilisant des filtres de géométrie de contour localisés et une capture d'écran à haute vitesse pour éliminer les dépendances au cloud, réduire la latence à moins de 35 millisecondes et maintenir une haute fidélité de reconnaissance sur du matériel aux ressources limitées.

Teody Banagan, Angie Ceniza-Canillo, Ronilo Librado, Jordan Parman2026-10-06
💻 informatique

Validation asymmetry in generative AI–generated clinical educational content: a scoping review

Cette revue de portée portant sur 161 études révèle une asymétrie de validation significative dans le contenu éducatif clinique généré par l'IA générative, où la recherche privilégie massivement l'évaluation de la fidélité représentationnelle tout en négligeant largement l'évaluation du biais démographique, des stratégies d'atténuation et de la reproductibilité du signalement.

Carlos Lou, Eduardo Ttito2026-10-06
💻 informatique

Zero Trust Security Architecture in Cloud-Native Healthcare Systems: A Systematic Taxonomy, Implementation Framework, and Governance Paradigms

Cet article présente une revue systématique exhaustive et une taxonomie architecturale des implémentations du Zero Trust adaptées aux systèmes de santé natifs du nuage, synthétisant les cadres alignés sur le NIST, évaluant les vecteurs de menace et établissant une feuille de route de gouvernance pour assurer la conformité avec les réglementations telles que HIPAA et le RGPD.

Karthika A2026-10-06
💻 informatique

AI-Based Tribal Community Sustainability Prediction System Using Machine Learning: A Case Study of Palghar District, Maharashtra

Cette étude propose un cadre basé sur l'IA utilisant les données du recensement de 2011 pour classifier la durabilité des communautés tribales dans le district de Palghar, au Maharashtra, atteignant une précision élevée avec la régression logistique tout en identifiant l'éducation comme le facteur le plus critique, bien que les résultats servent principalement de preuve de concept en raison de la relation circulaire entre les classes cibles et les variables d'entrée.

Rushi Jadhav, Teena Thomsi2026-10-06
💻 informatique

The Warmup Protocol Problem: JIT, GC, and Lazy Evaluation Effects on WRSS in Julia, Haskell, and Python

Cette étude examine comment les choix de protocoles de chauffe — spécifiquement l'exclusion ou l'inclusion des effets de la compilation JIT, du ramasse-miettes et de l'évaluation différée — faussent la signature de mise à l'échelle charge de travail–temps d'exécution (WRSS) et les points de transition de goulot d'étranglement dans Julia, Haskell et Python, révélant que les benchmarks standards en régime permanent peuvent dénaturer la performance réelle lors de la première exécution et produire des conclusions trompeuses sur la mise à l'échelle entre les langages.

Albert Schulle2026-10-06