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607 articles vérifiés par les auteurs · 401–410 / 607

Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Signals in MNQ Futures: A Systematic Falsification Study

Cette étude systématique de falsification démontre qu'aucun signal de momentum intrabourse basé sur les données OHLCV pour les contrats à terme MNQ ne génère un avantage de trading statistiquement significatif et ajusté des coûts selon des critères institutionnels stricts, révélant les limites structurelles de telles stratégies malgré la présence d'anomalies isolées et déficientes en taille d'échantillon.

Mathias Mesfin2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ💰 q-fin

Variable Domain Multivariate Functional Principal Component Analysis

Ce papier propose une nouvelle méthode d'Analyse en Composantes Principales Fonctionnelles Multivariées (ACPFM) qui prend en compte des domaines d'observation variables en unifiant les scores de domaine variable univariés et en lissant leur covariance, démontrant une performance supérieure aux approches existantes grâce à des simulations et à une application réelle sur des données de surveillance de patients atteints de COVID-19.

Pavel Hernández Amaro, María Durbán, M. Carmen Aguilera-Morillo, José María Quintana, Irantzu Barrio, Sonja Greven2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ📊 stat

PALEOS: Multiphase Equations of State and Mass-Radius Relations for Exoplanet Interiors

Cet article présente PALEOS, une boîte à outils open source qui unifie les équations d'état du fer, des silicates et de l'eau à travers 17 phases pour générer des relations masse-rayon cohérentes, démontrant que les effets thermiques et les transitions de phase (tels que les océans de magma) modifient considérablement les rayons planétaires et la dynamique interne, résolvant ainsi les dégénérescences dans l'interprétation des observations d'exoplanètes.

Mara Attia, Tim Lichtenberg, Ema Jungová, Mariana Sastre2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ🔭 astro-ph

Human-in-the-Loop Uncertainty Analysis in Self-Adaptive Robots Using LLMs

Cet article présente RoboULM, une méthodologie et un outil intégrant l'humain dans la boucle qui exploitent les grands modèles de langage pour aider les praticiens à identifier, analyser et atténuer systématiquement les incertitudes des robots auto-adaptatifs lors de la phase de conception, comme le confirment les retours positifs de praticiens industriels issus de quatre cas d'usage.

Hassan Sartaj, Jalil Boudjadar, Mirgita Frasheri, Shaukat Ali, Peter Gorm Larsen2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

Conditional Diffusion Sampling

Ce papier présente l'Échantillonnage Diffusif Conditionnel (CDS), un cadre novateur qui combine l'exploration globale du Recuit Parallèle avec une équation différentielle stochastique de transport sans réseau de neurones et sous forme fermée, afin d'échantillonner efficacement des distributions multimodales non normalisées tout en réduisant les coûts d'évaluation de la densité.

Francisco M. Castro-Macías, Pablo Morales-Álvarez, Saifuddin Syed, Daniel Hernández-Lobato, Rafael Molina, José Miguel Hernández-Lobato2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ📊 stat

Conventional Commit Classification using Large Language Models and Prompt Engineering

Cet article démontre que les grands modèles de langage sans entraînement, en particulier DeepSeek-R1-32B utilisant l'inférence few-shot, peuvent classer efficacement les commits conventionnels à partir de diff de code, offrant ainsi une alternative pratique aux approches traditionnelles d'apprentissage automatique supervisé.

H. M. Sazzad Quadir, Sakib Al Hasan, Md. Nurul Ahad Tawhid2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI

LLM-Assisted Repository-Level Generation with Structured Spec-Driven Engineering

Ce papier propose l'Ingénierie Dirigée par des Spécifications Structurées (SSDE), un paradigme qui utilise des spécifications structurées pour surmonter les limitations d'ambiguïté et de qualité des invites en langage naturel, permettant ainsi une génération de code de haute qualité et vérifiable au niveau du dépôt.

Shuzhao Feng, Boqi Chen, Brett H Meyer, Gunter Mussbacher2026-05-06✓ Author reviewed ⓘ🤖 cs.AI