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Articles vérifiés par les auteurs

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607 articles vérifiés par les auteurs · 141–150 / 607

A Multiscale Network with Supervised Contrastive Learning for Real-Time Facial Emotion Recognition

Cet article présente un système basé sur l'apprentissage profond utilisant un réseau multi-échelle et l'apprentissage contrastif supervisé pour parvenir à une reconnaissance des émotions faciales en temps réel en modélisant les changements d'expression continus, démontrant des performances satisfaisantes sur des ensembles de données standards pour des applications telles que le conseil psychologique.

Rejoy Chakraborty, Archisman Adhikary, Chayan Halder, Payel Rakshit, Sanchita Ghosh, Kaushik Roy2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

Individual Shrinkage for Random Effects

Cet article propose une classe d'estimateurs de contraction à poids individuels (IW) pour les données de micropanels qui privilégient la précision au niveau individuel plutôt que la performance agrégée en exploitant l'historique personnel plutôt que l'information transversale, surmontant ainsi la « tyrannie de la majorité » inhérente aux méthodes conventionnelles telles que celles de James-Stein et de l'empirisme bayésien.

Raffaella Giacomini, Sokbae Lee, Silvia Sarpietro2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ📈 econ

A Communication-Centric 6G-LLM Architecture for Scalable Tactical Autonomous Defense Vehicle Networks

Cet article propose une architecture hiérarchique centrée sur la communication intégrant des modèles de langage de grande taille assistés par l'edge avec la communication sémantique 6G pour les réseaux de véhicules de défense autonomes tactiques, démontrant via une simulation que cette approche surpasse de manière significative les bases d'IA conventionnelles basées sur la 5G en réduisant la latence de 75,2 %, en augmentant les taux de réussite des missions de 68,7 points de pourcentage et en réduisant la surcharge de communication de 88,6 % à une échelle de 30 véhicules.

Kiran Khurshid, Shumaila Javaid, Nasir Saeed2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ⚡ eess

AXIOM: A Trust-First Neuro-Symbolic Execution Architecture for Verifiable Mathematical Reasoning

Le document présente AXIOM, une architecture neuro-symbolique privilégiant la confiance qui exploite les modèles de langage uniquement pour canoniser des problèmes en langage naturel en un pipeline déterministe de système de calcul formel, atteignant une exactitude de 94,36 % avec une confiance de 100 % (zéro erreur de confiance) sur des bancs d'essai mathématiques tout en garantissant que les améliorations du système ne régressent jamais les résultats précédemment vérifiés.

Alessio Bruno2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

Stability distillation hypothesis for the origin of life

Cet article propose l'« hypothèse de la distillation par la stabilité », soutenant que l'origine de la vie est un processus unifié et inévitable, piloté par un enrichissement sélectif via des différences de stabilité, ce qui nécessite logiquement l'émergence spontanée de l'information, la sélection de l'ARN, la compartimentation, ainsi que la co-origine des cellules et des virus sans dépendre d'événements de hasard improbables.

Cheng Bi2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ🧬 q-bio

The Longest Increasing Subsequence Problem revisited

Cet article révèle que le problème de la plus longue sous-suite croissante, bien que soluble en temps polynomial, présente une dynamique vitreuse et une rareté thermodynamique à basse température, où les algorithmes de recherche locale se retrouvent piégés dans des états métastables en raison d'un manque de configurations accessibles plutôt que par des barrières énergétiques.

Silvio Franz, Roberto Mulet2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ🔬 cond-mat

Linear optimal protocol for physical constraints in weakly driven processes

Cet article démontre que la minimisation du travail irréversible dans des systèmes faiblement pilotés sous des contraintes physiques sur la dérivée du protocole produit une solution optimale globale de vitesse de pilotage constante et de protocole linéaire, un résultat dérivé d'une équation de valeur propre décalée et confirmé par programmation génétique numérique.

Pierre Nazé2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ🔬 cond-mat

Physics-Informed Deep Learning for Entropy Prediction in Heterogeneous Systems: Thermodynamic and Information-Theoretic Case Studies

Cet article introduit un cadre d'apprentissage profond informé par la physique unifié qui impose à la fois des résidus d'équations différentielles et des bornes informationnelles pour prédire avec précision l'entropie à travers des systèmes thermodynamiques et financiers, atteignant zéro violation du second principe, une efficacité de données supérieure et la capacité d'identifier les instabilités de phase par analyse géométrique.

Biswajeet Sahoo, Debadutta Patra2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

Low-Resource Safety Failures Are Action Failures, Not Representation Failures

Cet article démontre que les défaillances de sécurité en situation de faibles ressources proviennent d'un désalignement dans le calibrage des décisions plutôt que d'un manque de représentations de la nocivité, et propose une méthode pour y remédier en recalibrant les barrières de sécurité existantes à haute ressource en utilisant seulement quelques exemples dans la langue cible.

Rashad Aziz, Ikhlasul Akmal Hanif, Fajri Koto2026-06-02✓ Author reviewed ⓘ💬 cs.CL