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💻 ciencias de la computación

Feature-Optimized Quantum Classification Model for Financial Transaction Anomalies

Este estudio propone un Marco de Detección de Fraude Mejorado por Cuántica que integra el preprocesamiento de datos clásicos con la codificación de estados basada en ZZFeatureMap y un clasificador de Máquina de Vectores de Soporte Cuántica para lograr un 91% de precisión en la identificación de anomalías en transacciones financieras, demostrando el potencial superior del Aprendizaje Automático Cuántico sobre los métodos convencionales.

S THANGAPRIYA REX KAMALESH2026-09-30
💻 ciencias de la computación

HLNet: High-Confidence Lightweight Network for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

Este artículo propone HLNet, una red ligera de alta confianza para la segmentación de imágenes médicas semisupervisada que utiliza perturbaciones de doble nivel y el Aprendizaje de Inferencia de Evidencia (EVIL) para mitigar la supervisión de pseudo-etiquetas erróneas y reducir la complejidad del modelo, logrando un rendimiento superior en conjuntos de datos públicos con solo un 20% de datos etiquetados.

Xiaoyu Huang, Jianxin Hou, Canfei Xu, Jinwei Ge, San Li, Yang Li2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Category-aware and Centroid-Guided Point Transformer for 3D Ear Region Segmentation

Este artículo propone un transformador de puntos guiado por centroides y consciente de la categoría basado en Point Transformer v3 para abordar el desequilibrio de clases y el desenfoque de bordes en la segmentación de la región de la oreja 3D, logrando una precisión superior tanto en subregiones grandes como pequeñas mediante un módulo de atención equilibrado por clase, una función de pérdida dinámica y un posprocesamiento guiado por centroides.

Li Yuan, Wenhao Zuo, Jiangyun Li, Wenjiang Huang2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Performance Oriented Faster YOLOv7 Variant for Real Time Industrial Systems

Este artículo propone una modificación orientada al rendimiento del flujo de inferencia de YOLOv7 que migra las operaciones de preprocesamiento y postprocesamiento a la GPU para minimizar la intervención de la CPU y las transferencias de datos, logrando una reducción de hasta un 32% en el tiempo de inferencia mientras preserva la precisión de detección y mejora la eficiencia para sistemas industriales en tiempo real.

Çağatay ÇOBAN2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Probabilistic Artificial Intelligence Framework for Data Association in Distributed Multi-Sensor Space Object Tracking under Sparse Measurement Regimes

Este artículo propone un novedoso marco de IA probabilística que integra Redes de Atención de Grafos, Transporte Óptimo diferenciable, Aprendizaje por Refuerzo y ODEs Neuronales para resolver eficientemente la asociación de datos y la programación de radar adaptativa para el seguimiento de objetos espaciales mediante sensores múltiples distribuidos bajo regímenes de medición dispersos, superando a los métodos tradicionales como JPDA y MHT, mientras se lanza como un kit de herramientas de código abierto para su despliegue en el mundo real.

Mehar Taj, Zabiha Khan2026-09-29
💻 ciencias de la computación

HSA-PaperRank: Semantic-structural alignment for influence-oriented academic paper ranking

Este artículo propone HSA-PaperRank, un marco de fusión semántico-estructural heterogénea que integra el aprendizaje contrastivo basado en PaperBERT, un Transformer de grafos heterogéneos politokenizado y un módulo de puntuación orientado a la influencia para clasificar eficazmente artículos académicos mediante la captura conjunta de la semántica textual, las estructuras relacionales complejas y el potencial de difusión del conocimiento.

Mingjie Zhang, Yuantao Kou, Guojian Xian, Dandan Zhang, Lingshan Yang, Xiao Yang, Tao Wang, Ruixue Zhao2026-09-29
💻 ciencias de la computación

An Augmented Structured Evidence Retrieval Framework for Generating Chemical Accident Emergency-Response Plans Using a Large Language Model

Este artículo propone HKRE-ARG, un marco de recuperación de rutas de claves jerárquicas y evaluación mejorada que integra conocimiento heterogéneo sobre seguridad química con un mecanismo de retroalimentación de bucle cerrado para mejorar significativamente la credibilidad, el cumplimiento normativo y la fiabilidad de los planes de respuesta ante emergencias por accidentes químicos generados por modelos de lenguaje de gran tamaño.

laijun zhao, yanglin Gao, lixin zhou, huiyong Li, pingle Yang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Seeing What Matters: Visual Evidence-Guided Learning for Improving Egocentric Reasoning (ChinaMM 2026)

Este artículo propone el Aprendizaje Guiado por Evidencia Visual (VEGL, por sus siglas en inglés), un marco unificado que mejora el razonamiento egocéntrico en los grandes modelos de visión y lenguaje mediante la combinación de un calentamiento supervisado, filtrado bidireccional y Aprendizaje por Refuerzo de Anclaje Contrastivo para priorizar la evidencia visual fiable sobre los sesgos lingüísticos o el contexto irrelevante.

RuoHuai Xie, Shenshen Li, Guangji Huang, Xing Xu, Wenrong Zhang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

A Standardized Blockchain Framework for Scalable Healthcare Data Management and Access Control

Este artículo propone un marco de cadena de bloques estandarizado que integra una capa de normalización de datos con un mecanismo de control de acceso descentralizado mediante DID y contratos inteligentes para abordar los desafíos de interoperabilidad y seguridad en los ecosistemas fragmentados de datos de salud, estableciendo una base arquitectónica para su futura implementación y evaluación.

Prince Arora2026-09-29