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💻 computer science

FGD-Det: Frequency-Guided Decoupled Alignment and Asymmetric Fusion for Multispectral Object Detection

FGD-Det es un marco de detección de objetos multiespectral asimétrico y eficiente que aborda las disparidades de densidad de información y el desalineamiento espacial mediante una columna vertebral de doble flujo heterogénea y una estrategia de fusión por etapas que presenta un Alineamiento Desacoplado Guiado por Frecuencia, logrando un rendimiento de vanguardia en los bancos de pruebas LLVIP y FLIR con un costo computacional significativamente reducido.

Shaowu Zhou, Zuoxuan Hu, Jian Zhang, Hao Deng, Ziyang Wang2026-08-10
💻 computer science

PR-CNN: A Multiscale Attention Relation Network for Accurate Bean Leaf Disease Image Recognition

Este artículo propone PR-CNN, un marco de aprendizaje profundo que integra redes neuronales convolucionales, atención de división piramidal y una red de relación para lograr un reconocimiento altamente preciso y robusto de las enfermedades de las hojas de los frijoles al abordar eficazmente desafíos tales como diferencias visuales sutiles, fondos complejos y disponibilidad limitada de datos.

Hongyun Song, Laixiang Xu, Longguo Wu, Hao Zhao2026-08-10
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PredictStroke: A Two-Stage Modular System Combining Machine Learning Ensemble Risk Prediction and Multimodal Symptom Triage Support

PredictStroke es un sistema modular de dos etapas que integra un modelo de aprendizaje automático de ensamble para la predicción del riesgo de accidente cerebrovascular a largo plazo con clasificadores en tiempo real basados en visión y habla para el triaje de síntomas agudos, demostrando un alto rendimiento en la evaluación del riesgo al validar la viabilidad de los módulos de detección aguda independientes a pesar de las puntuaciones de tiempo real más bajas.

Nafisa Raisa, Ibrahim Nabid2026-08-10
💻 computer science

Training as Treatment: A Causal Framework for Machine-Learning Evaluation

Este artículo introduce "Entrenamiento como Tratamiento", un marco causal que modela las asignaciones de roles de datos y las elecciones de procesos como intervenciones para analizar rigurosamente las métricas de evaluación de aprendizaje automático, considerando la interferencia inducida por el modelo y permitiendo diagnósticos más robustos para la equidad, la filtración y la generalización.

Vikas Ramachandra2026-08-10
💻 computer science

Automatic speech recognition system for court proceedings in Ethiopia

Este estudio propone y evalúa un sistema de reconocimiento automático del habla en tigrigna independiente del hablante basado en un marco de Modelo Oculto de Markov para procedimientos judiciales etíopes, logrando una precisión de palabras del 73,84% utilizando un modelo acústico dependiente del contexto entrenado con un corpus personalizado de 24 hablantes nativos.

Tedros Kebede Bidada, Dawit Teklu Weldeslasie2026-08-10
💻 computer science

Structure-Preserving Scientific Machine Learning for epidemic Forecasting : Neural ODEs vs. Universal Differential Equations for SIR Model

Este artículo demuestra que las Ecuaciones Diferenciales Universales, que integran estructuras SIR mecánicas conocidas con redes neuronales para la dinámica de transmisión incierta, superan a las Neural ODEs totalmente basadas en datos en precisión de pronóstico, robustez y eficiencia de datos, particularmente bajo condiciones de datos limitados y alto ruido.

Taylan Demi̇r, Niaz Ali Shah2026-08-10
💻 computer science

Factors Influencing User Acceptance, Adoption, and Long-Term Engagement with Virtual Reality Across Application Domains: A Systematic Synthesis of Review Evidence

Esta síntesis sistemática de la evidencia de revisión desde 2015 hasta 2025 identifica determinantes y barreras clave para la adopción de la Realidad Virtual en diversos dominios, destacando la necesidad de un marco integrado que aborde las brechas metodológicas y combine factores cognitivos, experienciales, fisiológicos y organizacionales para asegurar el compromiso del usuario a largo plazo.

Amelia Kowalska2026-08-10
💻 computer science

Data Lineage as Infrastructure: Operationalizing the Translation Methodology for Trusted Data Pipelines

Este artículo presenta un marco de trabajo que operacionaliza el linaje de datos como infraestructura para tuberías de datos financieros confiables, demostrando mediante su implementación que reduce significativamente los tiempos de respuesta de auditoría y permite el seguimiento verificable por máquinas de las fuentes y transformaciones de datos.

Jinyuan Li, Ruijie Ma, Yicheng Gu, Yulun Zhang2026-08-10