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💻 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
💻 computer science

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
💻 computer science

Robust Graph Neural Networks via Community-Guided Label Refinement and Progressive Contrastive Learning

Ce document propose CG-GNN, un cadre de réseau de neurones sur graphes robuste qui atténue le bruit d'étiquetage en intégrant un raffinement d'étiquettes guidé par les communautés avec l'élagage d'arêtes et un schéma d'apprentissage contrastif progressif pour surpasser les méthodes de pointe dans des scénarios de bruit et de rareté de données.

Zhigang Sun, Haoran Xu, Jinke Xu, Lie Wang2026-06-26
💻 computer science

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Cette étude démontre que la conversion des scores d'importance des caractéristiques basés sur SHAP en actions managériales directes, sans tenir compte des coûts d'intervention, de la validité causale et des risques de perte, crée des aléas de responsabilité importants, révélant que l'explicabilité seule est insuffisante pour une prise de décision responsable pilotée par l'IA.

Oussama Chahed2026-06-26
💻 computer science

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Cette étude passe en revue systématiquement les attaques et les défenses par empoisonnement à l'ère des grands modèles de langage en proposant une taxonomie complète qui catégorise les menaces en empoisonnement des poids et du contexte, en analysant les techniques représentatives et les stratégies de défense, et en traçant les futures directions de recherche pour sécuriser les systèmes d'IA composés.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 computer science

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW est un cadre léger et respectueux de la vie privée pour l'apprentissage fédéré hétérogène qui emploie une sélection dynamique de clients et une agrégation adaptative à la précision pour améliorer considérablement l'efficacité de la convergence et la performance à travers diverses tâches (classification, analyse de sentiment et régression) dans des contextes non-IID sans nécessiter de partage de gradients ou de données auxiliaires.

Jianqing Tang2026-06-26
💻 computer science

Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

Cette analyse bibliométrique de 1 225 publications de 2000 à 2024 révèle l'évolution de la recherche sur les sports robotiques vers un domaine mature et mondialement collaboratif, porté par des institutions clés et un changement thématique passant du football robotique fondamental aux applications d'IA avancées telles que l'apprentissage profond et l'interaction humain-robot.

DEBDAS MONDAL2026-06-25