💻 Category

cs

1026 articles

💻 computer science

Who Leads Machine Learning Research? A Bibliometric Portrait of 1,000 Top-Cited Researchers on Google Scholar

Cet article présente Scholar-ML-1000, un ensemble de données rendu public comprenant 996 chercheurs de premier plan en apprentissage automatique collectés en juin 2026, lequel révèle que les grandes entreprises technologiques comme Google et DeepMind hébergent désormais plus de chercheurs éminents en apprentissage automatique que les meilleures universités réunies, tout en soulignant la diversité mondiale significative et la portée interdisciplinaire du domaine.

Kunal Dhanda2026-06-26
💻 computer science

PRISM-VFL: A Differentially Private Vertical Federated Framework for Heterogeneous Multi-Task Clinical Prediction

PRISM-VFL est un cadre d'apprentissage fédéré vertical à confidentialité différentielle qui intègre des encodeurs LSTM à un module de mélange d'experts à portes multiples afin de permettre l'entraînement simultané de tâches de prédiction clinique hétérogènes, démontrant que si la prédiction de la mortalité intra-hospitalière reste cliniquement viable sous des contraintes de confidentialité modérées, d'autres tâches telles que la décompensation et le phénotypage font face à des défis d'utilité importants malgré une suppression efficace des attaques d'inférence de labels.

Amelia A. Soare, Roland V. Bumbuc, H. Ibrahim Korkmaz, Vivek M. Sheraton2026-06-26
💻 computer science

Machine Learning Research in India: Institutions, Citation Patterns, and Research Trajectories Among Top-Cited Scholars on Google Scholar

Cet article présente l'ensemble de données bibliométriques Scholar-India-ML pour analyser les modèles de citation et les trajectoires de recherche de 478 chercheurs indiens de premier plan en apprentissage automatique, révélant que l'Institut indien des sciences et l'Institut indien de statistique surpassent les IIT en termes d'impact de citation, tandis que les laboratoires industriels émergent comme des contributeurs significatifs à l'écosystème de l'IA du pays.

Kunal Dhanda2026-06-26
💻 computer science

WSN-Derived Node Deployment and Data Transmission Model Using HEED Routing Protocol for Large-Scale IoT Network Applications

Ce document propose un modèle adaptatif de déploiement de nœuds IoT basés sur des réseaux de capteurs sans fil et de transmission de données qui intègre le protocole de regroupement HEED avec les normes IEEE 802.11x et l'analyse par apprentissage profond afin d'optimiser l'efficacité énergétique, de prolonger la durée de vie du réseau et d'améliorer la qualité de service dans les applications IoT à grande échelle.

Abirama Sundari Purshothaman, C. Sankar Ram2026-06-26
💻 computer science

Can Large Language Models Substitute for Human Raters? Reliability and Validity of Urban Design Quality Assessment

Cette étude évalue la fiabilité et la validité des LLM multimodaux pour l'évaluation du design urbain à Séoul, constatant que, bien qu'ils soient performants sur les caractéristiques visuellement explicites, leur incapacité à reproduire pleinement les évaluations humaines pour les variables contextuelles ou proportionnelles limite leur adéquation à des applications spécifiques aux éléments plutôt qu'universelles.

Wookjae Yang, Jihyun Hwang, Reid Ewing2026-06-26
💻 computer science

Imaging without Images: Using Artificial Intelligence for Direct Discovery of Spatial Signatures in the Absence of Image Reconstruction

Cet article propose un paradigme d'apprentissage automatique qui contourne la reconstruction d'image traditionnelle pour détecter directement des entités d'intérêt, telles que des maladies, à partir de mesures minimales, réduisant ainsi considérablement les coûts et le temps d'acquisition tout en maintenant la précision du diagnostic.

Sumit Chopra, Raghav Singhal, Angela Tong, Rajesh Ranganath, Hersh Chandarana, Daniel Sodickson2026-06-26
💻 computer science

Agentic Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Systems: A Hybrid LLM and Local Search Approach

Ce document propose un cadre d'allocation de tâches hybride pour les systèmes multi-robots hétérogènes qui combine un grand modèle de langage pour générer des solutions initiales de haute qualité basées sur le langage naturel avec un algorithme de recherche locale à accélération et décélération guidé par la mémoire, atteignant une réduction de 17,07 % du temps d'exécution de la mission par rapport aux méthodes traditionnelles tout en maintenant la scalabilité.

Huibo Zhang, Shengkang Chen, Ziyi Xia, Huan Yin, Fumin Zhang2026-06-26
💻 computer science

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

Cet article présente le Virtual Speech Therapist (VST), une plateforme pilotée par l'IA et incluant le clinicien dans la boucle, qui intègre une classification du bégaiement basée sur l'apprentissage profond à un raisonnement de modèles de langage à agents multiples pour générer, critiquer et affiner des plans de thérapie personnalisés et fondés sur des données probantes destinés à l'examen et à la mise en œuvre par des experts.

Shakeel SHEIKH, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Gonçalo Leal, Björn W. Schuller2026-06-26
💻 computer science

The Dice Roll Method: A StandardizedProtocol for Measuring Stochastic Bias in Large Language Model Output

Cet article introduit la « Méthode du lancer de dés », un protocole statistiquement fondé qui remplace les hypothèses paramétriques défaillantes par un cadre de modèle linéaire généralisé (GLMM) de type binomial négative et une analyse de puissance basée sur la simulation afin d'établir des nombres d'itérations standardisés et des seuils de fiabilité pour mesurer le biais stochastique dans les sorties de modèles de langage de grande taille.

Dmitrij Żatuchin2026-06-26
💻 computer science

MobiShield: Federated Android Malware Detection with Adaptive Differential Privacy under Concept Drift

MobiShield est un nouveau cadre d'apprentissage fédéré pour la détection de logiciels malveillants sur Android qui traite simultanément l'hétérogénéité des données non-IID, la dérive de concept et les fuites de confidentialité en intégrant une pondération adaptative des caractéristiques, une détection de dérive basée sur Hoeffding et un mécanisme de confidentialité différentielle dynamique qui ajuste les niveaux de bruit en réponse aux changements de distribution.

Amit Patel, Deepak Singh Tomar, R. K. Pateriya, Yogesh Kumar Sharma2026-06-26