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💻 informatique

Leakage-Resistant and Uncertainty-Aware Machine Learning for Carrier-Grade Router Power Prediction Using Real Traffic Telemetry

Cette étude développe des modèles d'apprentissage automatique résistants aux fuites et conscients de l'incertitude en utilisant la télémétrie de trafic réelle pour prédire avec précision la consommation d'énergie des routeurs de classe opérateur, atteignant une haute précision grâce à des approches légères et spécifiques aux routeurs adaptées aux applications de jumeau numérique de réseau et de réseautage vert sans intervention humaine.

Clinton Amponsah, Kyiewu Bernard, Linda Bessa-Simmons2026-10-01
💻 informatique

Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts

Cette étude évalue la capacité des grands modèles de langage à identifier et à évaluer les lacunes législatives dans les textes juridiques arabes, constatant que, bien qu'ils détectent efficacement les omissions et génèrent des arguments, la détermination de la portée constitutionnelle de telles lacunes nécessite un jugement juridique humain pour distinguer les défauts réels des choix législatifs intentionnels.

Sahar Al-Atawi2026-10-01
💻 informatique

Bibliographic Exploration Methodologies to Support Systematic and Scoping Reviews

Cet article propose et démontre un cadre reproductible exploitant les techniques de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour analyser des corpus bibliographiques, aidant ainsi les chercheurs à formuler des questions de recherche, à identifier des lacunes thématiques et à affiner leurs stratégies de recherche avant de mener des revues systématiques ou de portée formelles.

Joyce Maia, Yan Nonato Cattani, João Gabriel Santos de Paula Silva, Dayana Lilibeth Veliz Sánchez, Monica Yukie Kuwahara2026-10-01
💻 informatique

Dissecting Detection: Feature-Class Ablation and a Deployment-Aware Evaluation Metric for Static PE Malware Classifiers

Cet article évalue les classificateurs de malwares PE statiques sur le jeu de données Kaggle windows-malware en utilisant une ablation contrôlée des caractéristiques de section/structure et d'importation/API, démontrant que le Gradient Boosting atteint une performance et une efficacité de déploiement supérieures tout en soulignant la valeur complémentaire des groupes de caractéristiques grâce à une nouvelle métrique tenant compte de la latence.

Fahad Hafeez2026-10-01
💻 informatique

Causal Local States: Scalable Simultaneous Causal Network Inference and Forecasting for Dynamical Systems

Cet article introduit les États Locaux Causaux (CLS), un cadre évolutif qui infère simultanément des réseaux d'interactions causales hétérogènes et prévoit des systèmes dynamiques en sélectionnant indépendamment des voisinages prédictifs optimaux pour chaque nœud, atteignant ainsi une reconstruction de réseau de haute fidélité et une précision de prédiction comparable aux modèles possédant des structures de vérité terrain connues.

Jonas Braun, Fabian Fischbach, Daniel Köglmayr, Sebastian Baur, Christoph Räth2026-10-01
💻 informatique

LIME-Enabled XAI Framework with Transfer-Learned SqueezeNet for Leaf Disease Identification

Ce document propose le cadre LIME-TLESqN, qui intègre le filtrage de Wiener modifié, la segmentation IVGG16-RCNN et un classificateur SqueezeNet pondéré par apprentissage par transfert, amélioré par l'explicabilité basée sur LIME, pour atteindre une précision de 96,52 % dans l'identification des maladies des feuilles de poivron dans des conditions réelles.

Nukala Sujata Gupta, Lakshmana Phaneendra Maguluri, K. Sowjanya Naidu, Viyyapu Lokeshwari Vinya, Davesh Kumar Sharma, Bi (…)2026-10-01
💻 informatique

An Adaptive Cross Attention Multimodal Transformer Architecture for Multilingual Speech Emotion Recognition

Cet article propose l'Adaptive Cross-Attention Multimodal Transformer (ACAMT), une nouvelle architecture conçue pour améliorer la reconnaissance de l'émotion par la parole multilingue en fusionnant dynamiquement les modalités acoustiques, textuelles et visuelles grâce à une attention croisée bidirectionnelle et un mécanisme de porte adaptatif afin de gérer les données manquantes et les variations linguistiques, tout en décrivant un protocole d'évaluation complet malgré l'absence de résultats d'entraînement empiriques achevés.

Lahari Mekala, Chaitanya Kumar N2026-10-01
💻 informatique

Federated Learning and Generative AI for Resilient Supply Chain Network Optimization: A Data-Driven Approach

Cet article propose un cadre d'apprentissage fédéré et d'IA générative qui permet aux organisations de la chaîne d'approvisionnement d'entraîner de manière collaborative un modèle de prédiction de perturbations sur des données de réseau basées sur des graphes grâce à l'augmentation locale synthétique, atteignant une précision élevée (94,8 %) et une efficacité de communication significative (réduction de 81,1 %) tout en préservant la confidentialité des données et en traitant l'hétérogénéité statistique.

Goutam Bhatta2026-10-01
💻 informatique

Empirical Validation and Break-Even Sensitivity Analysis of the QC-PEDA Cost-Model Partitioner

Cet article présente la première validation empirique directe de la règle de partitionnement QC-PEDA à l'aide de données réelles, révélant que si les problèmes actuels à petite échelle sont strictement dominés par l'exécution classique dans toutes les configurations de poids, une analyse du seuil de rentabilité indique que le routage quantique ne devient viable que lorsque la latence classique atteint des niveaux post-exascale, ce seuil spécifique dépendant fortement des poids du modèle de coût choisis.

Shristi Singh, Sandeep Kumar Tiwari2026-10-01