Contexte académique Le cancer du sein est l’une des tumeurs malignes les plus courantes chez les femmes dans le monde, et son mécanisme de pathogenèse est complexe, impliquant des interactions entre divers types de cellules et voies de signalisation. Ces dernières années, le rôle du microenvironnement tumoral (TME) dans la progression du cancer a p...

Contexte académique Avec la croissance rapide des contenus numérisés, l’importance des signatures numériques dans la vérification d’identité et l’authentification des contenus devient de plus en plus évidente. Cependant, la sécurité et l’intégrité des signatures numériques sont confrontées à des défis majeurs. Pour protéger l’authenticité des signa...

Contexte académique À l’ère du big data, l’apprentissage distribué (Distributed Learning) est devenu une méthode efficace pour résoudre les problèmes d’apprentissage automatique en ligne à grande échelle. Cependant, la communication fréquente et les opérations de projection (Projection Operations) dans l’apprentissage distribué entraînent des coûts...

Contexte académique Dans le domaine de la vision par ordinateur, les traînées de pluie (rain streaks) constituent un facteur de perturbation courant, en particulier dans les systèmes de surveillance extérieure, de conduite autonome et de transport intelligent. Les traînées de pluie réduisent considérablement la qualité des images, affectant les cap...

Contexte académique Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) et du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP), les modèles de langage de grande taille (Large Language Models, LLMs) ont réalisé des progrès significatifs dans les milieux académiques et industriels. Cependant, bien que les LLMs excellent d...

Contexte Dans le domaine de la vision par ordinateur, la recherche sur les modèles d’attention visuelle vise à simuler comment le système visuel humain sélectionne les régions d’intérêt dans une image ou une scène naturelle. Le cerveau humain est capable d’identifier rapidement et avec précision les régions saillantes d’une scène visuelle, une capa...

Contexte académique et introduction du problème Dans le domaine de la prise de décision multi-experts multi-critères (Multi-Expert Multi-Criteria Decision-Making, MEMCDM), la gestion efficace de l’incertitude et de l’imprécision des informations reste un défi central. En particulier, dans les scénarios complexes impliquant plusieurs experts et crit...

Contexte académique Ces dernières années, les vecteurs de mots chinois (Chinese Word Embedding) ont attiré une attention considérable dans le domaine du traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP). Contrairement à l’anglais, la structure des caractères chinois est complexe et variée, ce qui pose des défis uniques pour la représ...

Contexte Dans le domaine de l’apprentissage automatique, l’apprentissage semi-supervisé (Semi-Supervised Learning, SSL) a attiré une attention particulière en raison de sa capacité à exploiter un petit nombre de données étiquetées et un grand nombre de données non étiquetées pour l’apprentissage. En particulier dans les scénarios où l’étiquetage de...

Contexte académique Ces dernières années, avec le développement rapide des grands modèles de langage (LLMs, Large Language Models), leur application dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) est de plus en plus répandue. Les LLMs tels que ChatGPT et LLaMA ont démontré une puissante capacité de génération et...