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1038 articles

💻 computer science

Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Cet article propose un cadre d'apprentissage fédéré respectueux de la vie privée qui intègre un modèle hybride combinant un réseau de neurones profonds et XGBoost pour détecter efficacement les cybermenaces dans les environnements de l'Internet des Objets Médicaux tout en abordant les défis liés à la confidentialité des données, à la distribution de données non-IID et aux attaques adverses.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26
💻 computer science

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Cet article propose un cadre modulaire et léger, fondé sur la recherche d'informations, qui détecte et corrige efficacement les hallucinations dans les grands modèles de langage en exploitant la recherche de preuves par TF-IDF et une vérification pondérée, atteignant ainsi une grande précision de détection et une réduction significative des hallucinations sans la surcharge de calcul de l'inférence multi-LLM.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 computer science

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Cet article propose un nouveau cadre conceptuel, Secure QoS-IPv6, qui intègre de manière synergique la détection d'anomalies pilotée par l'IA, une blockchain de consortium légère et le routage basé sur l'apprentissage par renforcement profond au sein d'une architecture SDN et 6TiSCH à quatre couches pour répondre globalement aux défis de sécurité, de confiance et de qualité de service dans les réseaux IoT IPv6 hétérogènes et à ressources contraintes.

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 computer science

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Cette étude démontre que les résultats relatifs au risque de citation pour les articles de gastro-entérologie clinique peuvent être prédits avec précision en utilisant uniquement des informations relatives au moment de la publication, les modèles de référence non sémantiques et les plongements de documents entiers atteignant une haute performance dans l'identification des articles à faible taux de citation au sein d'un corpus de littérature délimité.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26
💻 computer science

Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

Le papier propose CAFR, un cadre de détection à deux voies qui améliore la détection d'objets inconnus en employant un mécanisme de rectification asymétrique pour prévenir la surconfiance des catégories connues et une modélisation du premier plan guidée par prototypes pour améliorer l'estimation de l'« objectness », atteignant ainsi une précision et un score F1 supérieurs tout en maintenant une performance stable pour les catégories connues.

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Ce document propose un cadre d'autonomie piloté par l'apprentissage pour les autopilotes à architecture ouverte et critiques pour la sécurité, qui intègre un CVAE conditionné par une triade pour la prévision sensible à l'incertitude avec un MPC sensible au risque et un filtrage de sécurité par fonctions de barrière de contrôle, le tout orchestré au sein d'une architecture hétérogène à triple redondance afin de garantir une navigation de véhicule sûre et adaptative.

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 computer science

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Cet article propose une méthode de vectorisation de brevets à double canal qui exploite l'analyse de la structure des revendications pour encoder séparément les sémantiques au niveau du système et au niveau du détail, lesquelles sont ensuite fusionnées via un mécanisme de porte avec correction de décorrélation afin d'améliorer significativement la précision de la correspondance de brevets par rapport aux références existantes basées sur le texte intégral.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
💻 computer science

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Cet article présente MotionMonitor, une sonde technologique combinant la détection par montre connectée et des interfaces mobiles pour aider les cliniciens et les éducateurs à interpréter les comportements liés au TDAH dans les contextes de classe, en soulignant que les systèmes portables efficaces doivent préserver les nuances environnementales, minimiser la distraction des élèves et servir de déclencheurs pour le sens humain plutôt que d'outils de diagnostic automatisés.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
💻 computer science

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Cet article propose un cadre d'augmentation de données basé sur la diffusion et spécifique à un domaine qui génère des images synthétiques cohérentes avec les annotations pour des espèces de ravageurs rares sur des pièges collants, comblant efficacement le fossé de la rareté des données et améliorant considérablement les performances de segmentation d'instance à travers de multiples architectures sans nécessiter d'étiquetage manuel supplémentaire.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
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Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

À travers une analyse bibliométrique de 401 documents de 2020 à 2025, cette étude révèle que, bien que la recherche sur l'affect et l'émotion pilotée par l'IA se soit maturée en un écosystème cohérent avec une croissance d'inflexion significative en 2023, les deux concepts présentent des orientations divergentes — où la recherche sur l'« affect » se concentre sur la pratique éducative et la recherche sur l'« émotion » sur le développement technologique — nécessitant la proposition d'un Modèle de Production de Connaissances Dual pour guider la collaboration interdisciplinaire.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26