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La Revue Algérienne des Sciences Juridiques et Politiques est une revue scientifique de référence en Algérie, spécialisée dans les domaines du droit et des sciences politiques. Fondée en 1964 et publiée par l’Université d’Alger, elle propose des articles de recherche évalués par des experts (peer-review) et destinés aux chercheurs, enseignants et étudiants. Cette revue académique couvre plusieurs thématiques comme le droit public, le droit privé et les relations internationales, et constitue une plateforme importante pour publier des travaux scientifiques à l’échelle nationale et internationale. تُعد المجلة الجزائرية للعلوم القانونية والسياسية واحدة من المجلات العلمية المرجعية في الجزائر، والمتخصصة في مجالي القانون والعلوم السياسية. تأسست سنة 1964 وتصدر عن جامعة الجزائر، حيث تنشر مقالات علمية محكّمة موجهة للباحثين والأساتذة والطلبة. تغطي هذه المجلة عدة مجالات مثل القانون العام والقانون الخاص والعلاقات الدولية، وتُعتبر منصة مهمة لنشر البحوث العلمية على المستويين الوطني والدولي.

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🧠 Veille IA & Recherche — partage communauté A faster way to estimate AI power consumption Source: MIT News AI The “EnergAIzer” method generates reliable results in seconds, enabling data center operators to efficiently allocate resources and reduce wasted energy. Lien source : https://news.mit.edu/2026/faster-way-to-estimate-ai-power-consumption-0427 #IA #Recherche #DzCademia #Universite #Innovation

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🧠 Veille IA & Recherche — partage communauté Reliability Auditing for Downstream LLM tasks in Psychiatry: LLM-Generated Hospitalization Risk Scores Source: arXiv Machine Learning arXiv:2604.22063v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly utilized in clinical reasoning and risk assessment. However, their interpretive reliability in critical and indeterminate domains such as psychiatry remains unclea... Lien source : https://arxiv.org/abs/2604.22063 #IA #Recherche #DzCademia #PublicationScientifique #VeilleAcademique

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🧠 Veille IA & Recherche — partage communauté Mochi: Aligning Pre-training and Inference for Efficient Graph Foundation Models via Meta-Learning Source: arXiv Machine Learning arXiv:2604.22031v1 Announce Type: new Abstract: We propose Mochi, a Graph Foundation Model that addresses task unification and training efficiency by adopting a meta-learning based training framework. Prior models pre-train with reconstruction-based objecti... Lien source : https://arxiv.org/abs/2604.22031 #IA #Recherche #DzCademia #PublicationScientifique #VeilleAcademique

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🧠 Veille IA & Recherche — partage communauté MIT scientists build the world’s largest collection of Olympiad-level math problems, and open it to everyone Source: MIT News AI New dataset of 30,000-plus competition math problems from 47 countries gives AI researchers a harder test — and students worldwide a better training ground. Lien source : https://news.mit.edu/2026/mit-scientists-build-worlds-largest-collection-olympiad-level-math-problems-open-0424 #IA #Recherche #DzCademia #Universite #Innovation

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🧠 Veille IA & Recherche — partage communauté Q2 2026 Town Hall: What We Shipped and What’s Next Source: OpenAlex Blog Last week, we held our quarterly community town hall. Jason Priem (founder & CEO) walked through everything OpenAlex shipped in Q1 2026 and laid out the roadmap for Q2. If you’d like to watch the full recording, it’s on YouTube. This post recaps the highlig... Lien source : https://blog.openalex.org/q2-2026-town-hall-what-we-shipped-and-whats-next/ #IA #Recherche #DzCademia #OutilsIA #Chercheurs

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