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💻 ciencias de la computación

Four-grade lumbar foraminal stenosis grading on sagittal T2-weighted MRI: a patient-disjoint evaluation of ordinal modelling, moderate-to-severe auxiliary supervision, and fixed DeiT fusion

Este estudio evalúa la gradación automatizada de cuatro grados de estenosis foraminal lumbar en RM ponderada en T2 sagital, revelando que ni el modelado ordinal ni la supervisión auxiliar de moderada a severa ofrecen beneficios universales en diferentes arquitecturas de modelos, pero que la fusión fija de DeiT mejora significamente el rendimiento, particularmente para las ramas ordinales más débiles.

Wuke Peng2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Medication Names Are a Safety-Critical Failure Mode in Clinical Speech Recognition: An Open Benchmark of On-Device and Cloud Systems

Este estudio establece un referente abierto que demuestra que, si bien el reconocimiento de voz clínico en dispositivos alcanza una paridad casi total con los sistemas en la nube en cuanto a precisión general, ambos modos de implementación sufren errores críticos en nombres de medicamentos que requieren verificación explícita, lo que convierte a las soluciones de un solo modelo en el dispositivo en una alternativa viable y de menor costo para la documentación clínica que preserva la privacidad.

J. Grey Faulkenberry2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Non-Destructive Strawberry Weight Estimation under Acquisition Condition Shift: A Novelty-Aware and Guarded Multi-View Imaging Method

Este estudio propone un marco de imagen multivista con conciencia de la novedad y protegido que combina una Mezcla de Expertos guiada por la Biología y la Fiabilidad con un TabPFN de Ancla-Residuo Protegido para lograr una estimación de peso de fresas robusta y no destructiva ante cambios en las condiciones de adquisición mediante la detección explícita de muestras fuera de la distribución y el retorno a un ancla fenotípica estable para prevenir fallos catastróficos.

Xuelei Yang, Letong Guo, Xinhua Xue, Shulai Huang2026-10-05
💻 ciencias de la computación

An Explainable Hybrid Deep Learning Framework for Outcome-Oriented Long-Document Summarization Using Adaptive Feature Learning and Decision Optimization

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo híbrido y explicable que combina la recuperación densa, el ajuste fino de LED con eficiencia de parámetros mediante LoRA y la optimización orientada a resultados para generar resúmenes instructivos alineados con los objetivos de aprendizaje, logrando un rendimiento de vanguardia en conjuntos de datos educativos como QMSum, GovReport y NILD.

Aman Kumar, Danish Raza Rizvi, Hina Hashmi2026-10-05
💻 ciencias de la computación

What Does a Factual-Error Detector Really Measure? Question Difficulty and Model Uncertainty Before the Answer Begins

Este artículo sostiene que los detectores de errores fácticos miden primordialmente la dificultad de la pregunta y la incertidumbre del modelo en lugar de la verdad, demostrando que la entropía de salida simple sirve como una señal de advertencia más fiable para posibles errores que las medidas internas complejas del modelo.

Andrzej Kawiak, Łukasz Kwaśniewicz, Grzegorz M. Wójcik, Bartłomiej Danek2026-10-05
💻 ciencias de la computación

An Elliptic Curve Cryptography-based Multi-Party Computation Approach for Secure Communication in Smart Grid Environments

Este artículo propone un novedoso protocolo de preservación de la privacidad que integra el Cifrado Basado en Identidad Jerárquica (HIBE) con la Criptografía de Curva Elíptica (ECC) para permitir el comercio de energía entre pares sin terceros de confianza en redes inteligentes, demostrando mediante simulaciones en NS3 que logra altas tasas de entrega de paquetes y bajos retrasos de transmisión al tiempo que garantiza la autenticación mutua y la secreto hacia adelante.

Naveen Tatipatri, Arun S L, Ramadevi Bhukya2026-10-05
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A Genetic Algorithm with Critical‑Path‑Driven Dual‑Neighborhood Search for Flexible Job Shop Scheduling

Este artículo propone un algoritmo genético híbrido con búsqueda de vecindad variable (HGVNSA) que integra una búsqueda de vecindad dual impulsada por la ruta crítica y operadores genéticos avanzados para resolver eficazmente el problema de programación de talleres flexibles, logrando un rendimiento superior en instancias de referencia y demostrando ganancias significativas de eficiencia en aplicaciones de fabricación del mundo real.

Danyi Lin, Xushan Peng2026-10-05
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PMSC-YOLO: Balancing Detection Accuracy and Model Lightweighting for Resource-constrained UAV Platforms

Este artículo propone PMSC-YOLO, un algoritmo de detección de objetos para UAV ligero basado en YOLOv11 que integra un módulo de submuestreo basado en una estructura de múltiples ramas, una red piramidal de características bidireccional de base superficial y una estructura de agrupación piramidal espacial sensible al contexto, seguido de la poda de canales DepGraph, para lograr un equilibrio superior entre la precisión de detección y la eficiencia computacional para dispositivos periféricos con recursos limitados.

Fang Dong, Binbin Gui, Cunliang Zhang, Wenfeng Wang, Fenglian Zhou, Minbin Jiang2026-10-05
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Generative World Models for Financial Risk Propagation and Counterfactual Fraud Analysis in Enterprise Networks

Este artículo propone RIFT-WM, un modelo de mundo generativo intervencionista unificado que aprovecha un generador infinitesimal estocástico indexado por acciones para simular la propagación del riesgo financiero y generar escenarios contrafácticos de fraude en redes empresariales, permitiendo el análisis de los efectos de intervención y la descomposición del riesgo sistémico a través de múltiples conjuntos de datos.

Ning Hu, Jiaxiang Xiao2026-10-05
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A Layered Spatial Graph Framework for Intelligent Multi-Floor Indoor Navigation

Este artículo presenta un sistema de navegación interior basado en software para edificios de múltiples plantas que utiliza planos de planta digitalizados, un modelo de grafo espacial ponderado y el algoritmo A* para proporcionar a los usuarios capacidades de búsqueda de habitaciones y determinación de rutas óptimas sin requerir hardware especializado.

Samriddhi Shaw, Akshya R, Meghana Gopinath Tanuja, Anuradha G2026-10-05