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💻 ciencias de la computación

Native image geometry and cross-partition patient overlap in a checksum-identified public liver ultrasound release: an audit of SMC-LUD

Una auditoría del conjunto de datos público de ecografía hepática SMC-LUD revela problemas críticos de integridad de datos, incluyendo el solapamiento de pacientes entre las particiones de entrenamiento y prueba, y una separación diagnóstica perfecta basada únicamente en la geometría de la imagen, lo que infla artificialmente el rendimiento del modelo y socava la validez del conjunto de datos como referente para la clasificación de carcinoma hepatocelular.

Yuan-Jie Jiang, Lei Gan, Jin Lan, Yi-Yi Liao, Xi Deng2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Label Cleaning in Multimodal Public Retinal Image Datasets

Este estudio identificó y corrigió sistemáticamente el ruido de etiquetas en nueve conjuntos de datos públicos de imágenes retinianas multimodales mediante la combinación de detección automatizada con verificación de expertos, revelando que aproximadamente el 5,39 % de las imágenes contenían errores —incluyendo proporciones significativas de casos fuera de la distribución y de etiquetas múltiples que desafían los marcos convencionales de etiqueta única— al tiempo que demostró que herramientas como Cleanlab reducen eficazmente la carga de revisión manual.

Haoyu Chen, Yongleng Fang, tian lin, Tingkun Shi, Qi Zhang, Zhuangling Lin, Xixuan Ke, Guiqin He, CHAOXIN ZHENG2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Evaluation of GPT-5.6 Models on the 2025 Chinese Licensed Pharmacist Qualification Examination, Including Image-Containing Questions

Este estudio evalúa tres modelos GPT-5.6 en el Examen de Calificación de Farmacéutico Licenciado de China de 2025, encontrando que todos los modelos aprobaron todas las materias con GPT-5.6-Sol y GPT-5.6-Terra superando significativamente a GPT-5.6-Luna, al tiempo que señala que el rendimiento en las preguntas que contienen imágenes fue generalmente menor y potencialmente influenciado por la provisión de entradas de imágenes originales.

Jie Ji, Laiwen Lv, Liling Lin, Jianwei Lin2026-09-30
💻 ciencias de la computación

YOLO-o1:A Multi-factor Detection Model for Pitaya Based on YOLOv11n

Este artículo presenta YOLO-o1, un modelo de detección multifactorial mejorado basado en YOLOv11n que integra CBAM, Focal Loss, Label Smoothing y DIoU loss para lograr simultáneamente la detección de enfermedades del tallo con alta precisión, la clasificación de madurez y la estimación del tamaño del fruto para la pitaya en aplicaciones agrícolas en tiempo real.

Zhen Lin, Shengkai liang, Zhenpeng Wang, Shuo Tian, Jinye Xie2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Dynamic User-State Modeling for LLM-Assisted Cultural Heritage Exploration: A Secondary Analysis of Semantic, Behavioral, and Psychometric Signals

Este estudio propone un marco de modelado dinámico del estado del usuario que integra señales semánticas, conductuales y psicométricas para predecir métricas de la experiencia del usuario en la exploración del patrimonio cultural asistida por LLM, demostrando que los sistemas adaptativos pueden ajustar eficazmente la guía conversacional a la curiosidad y los patrones de interacción individuales.

Hongjiang Li2026-09-30
💻 ciencias de la computación

A Fine-Grained Benchmark for Ophthalmic Foundation Models with Point-Based Classification and Retrieval

Este artículo introduce un referente de grano fino para modelos fundacionales oftalmológicos que utiliza tareas de clasificación y recuperación con supervisión por puntos para revelar que, si bien estos modelos superan a sus homólogos de propósito general, todavía presentan dificultades para identificar signos clínicos específicos a pesar de su sólido rendimiento en la clasificación de enfermedades.

Hyunmin Kim, Michael Grün, Rahul A. Jonas, Heesuk Kim, Sungyeon Kim, Takahiro Ninomiya, Broder Poschkamp, Xiaolei Diao (…)2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Mask-Aware MLP and Entropy-Weighted MCDM for Robust Multiclass Paper Ranking

Este artículo propone un marco robusto que combina un perceptrón multicapa consciente de la máscara para imputar métricas de evaluación faltantes y un método MCDM ponderado por entropía para clasificar artículos científicos, demostrando un desempeño superior en precisión, reducción del error de imputación y preservación del orden de clasificación bajo niveles de ausencia de moderados a altos en comparación con las técnicas existentes.

Masoud Kargar, Shahin Sharbaf Movassaghpour, Habib Izadkhah2026-09-30
💻 ciencias de la computación

EdgeNetTF for Lightweight Time Frequency Representation Learning in Multiclass sEMG Hand Gesture Recognition

Este artículo propone EdgeNetTF, un modelo de aprendizaje profundo ligero que equilibra eficazmente la alta precisión y la eficiencia computacional para el reconocimiento de gestos manuales sEMG de clases múltiples mediante el aprendizaje de características temporales y espectrales complementarias con un mínimo de parámetros y latencia de inferencia.

Yutao Li, Junghun Kim, Sang-Il Choi2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Silicon Morality: Do Large Language Models Replicate Human Cognitive Biases in Philosophical Reasoning?

Este estudio adapta los métodos de la filosofía experimental para demostrar que, si bien los modelos de lenguaje de gran tamaño mantienen generalmente una consistencia lógica más estricta que los humanos con respecto a la responsabilidad moral, exhiben diversos grados de cambios de sesgo dependientes del contexto hacia el compatibilismo, mostrando DeepSeek V3 una susceptibilidad notable pero aún subhumana a los errores de desempeño afectivo en comparación con el más rígidamente consistente Gemini 2.5 Flash.

Zhaoyang Wei, Enrong Pan2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Model-Semantics-Aware Predictive Process Monitoring

Este artículo presenta el Monitoreo de Procesos Predictivo con Conciencia de la Semántica del Modelo (MSA-PPM, por sus siglas en inglés), un paradigma que cierra la brecha entre los registros de eventos y los modelos de procesos mediante la transformación de trazas utilizando un Diccionario de Semántica de Procesos para incorporar explícitamente la semántica conductual, mejorando significamente la precisión de la predicción y proporcionando una base independiente de la arquitectura para el monitoreo de procesos basado en aprendizaje profundo.

Dinh-Lam Pham, Jinyeong Lee, Tsagaantsooj Batzaya, Hyun Ahn, Minjae Park, Ilkyeun Ra, Kwanghoon Kim2026-09-30