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💻 ciencias de la computación

SPT-CCRNet: Explainable Multi-Structure Segmentation of RenalBiopsy Pathology Images via Structured Progressive Tokenizationand Interventional Context Reasoning

El artículo presenta SPT-CCRNet, un marco de aprendizaje profundo explicable que combina la tokenización progresiva estructurada, el razonamiento de grafos y la atribución de contexto intervencional para lograr una segmentación multiestructural de vanguardia en imágenes de biopsias renales, superando significativamente a los modelos de referencia existentes al tiempo que demuestra la importancia de sus componentes arquitectónicos específicos.

Tingting Guo, Xun Tang, Junjie Bai, Pinghua Li, Qi Ye, Zirui Chen, Jianmin Yin, Yuliang Zhang, Jun Zhang2026-09-23
💻 ciencias de la computación

A Dual Layer Gated Multimodal Healthcare and Rehabilitation Recommendation Method

Este artículo propone un marco de aprendizaje multimodal de puerta de doble capa que integra dinámicamente datos médicos textuales, numéricos y categóricos a través de puertas jerárquicas y mecanismos de pérdida adaptativos para mejorar la precisión, la interpretabilidad y la generalización de las recomendaciones de atención médica y rehabilitación para una población en envejecimiento.

Yuanyuan Wu, Yizhuo Guo, Zikai Feng, Mengxing Huang2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Analysis of Federated Aggregation under Model Poisoning and Backdoor Attacks: A Reconstructed Cross-Dataset and Cross-Architecture Benchmark

Este artículo presenta un benchmark reconstruido de entre conjuntos de datos y entre arquitecturas que evalúa métodos de agregación federada bajo diversos ataques, destacando el rendimiento superior de la Media Recortada (Trimmed Mean) en entornos limpios y la robustez de Krum contra amenazas específicas, al tiempo que identifica críticamente fallos en la implementación de métricas y limitaciones de procedencia que restringen los hallazgos a comparaciones descriptivas en lugar de afirmaciones estadísticas universales.

Soumya Mazumdar, Vineet Kumar Rakesh, Tapas Samanta2026-09-23
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WaveInvNet: A Wavelet-Separated Dynamic Involution Network for Multimodal Skin Lesion Classification

Este artículo propone WaveInvNet, una arquitectura de aprendizaje profundo multimodal ligera que integra imágenes dermoscópicas con metadatos del paciente mediante un novedoso bloque de Involución Dinámica Separada por Wavelets para capturar adaptativamente características heterogéneas de las lesiones, logrando un rendimiento de vanguardia en la clasificación de lesiones cutáneas en el conjunto de datos HAM10000.

Mohamed Amine Ibrahimi, Abdelghafour Abbad, Rachid Ben Abbou, Khalid Abbad2026-09-23
💻 ciencias de la computación

News Headline Classification for Electronics Supply-Chain Disruption Detection via Data-Anchored Label Attention

Este artículo presenta la Atención de Etiquetas Anclada a Datos (DALA, por sus siglas en inglés), un método eficiente en parámetros que mejora la detección de interrupciones en la cadena de suministro de productos electrónicos al enriquecer las consultas de etiquetas con definiciones de expertos y anclajes discriminativos, logrando una mejora significativa en las puntuaciones de macro F1 sobre los modelos base en un conjunto de datos de titulares verificados por expertos.

Mohamed ElDeeb, Fahima Maghraby, Menna Kamel2026-09-23
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ICD2Bert: ICD Bert Encodings for Clinical Outcome Prediction on Routine Health Insurance Data

Este artículo presenta ICD2BERT, un modelo BERT estándar preentrenado en códigos ICD sin modificaciones específicas del dominio, y demuestra mediante una evaluación exhaustiva que tales complejidades arquitectónicas a menudo no logran superar a los modelos de referencia más simples, resaltando que la calidad, la escala y el preentrenamiento de los datos son más críticos para la predicción de resultados clínicos que la sofisticación del modelo.

Jonas Harriehausen, Miriam Cindy Maurer, Jacqueline Michelle Metsch, Zully Ritter, Lisa Weller, Thorsten Pollmann, Matth (…)2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Bayesian Concept Consolidation for Concept-Level Stability in Continual Learning

Este artículo propone la Consolidación de Conceptos Bayesiana (BCC), un marco de aprendizaje continuo que utiliza una pérdida de estabilidad de concepto y mecanismos conscientes de la incertidumbre para preservar la integridad semántica de los conceptos aprendidos, demostrando a través del nuevo Índice de Estabilidad del Conocimiento (KSI) que los métodos estándar de preservación de la precisión no logran prevenir la deriva a nivel de concepto.

Simachew Alamneh, mohammed Abebe, Chernet Erdachew2026-09-23
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From Factors to Argument Networks: Issue-Level Legal Representation and Alignment with Written Judicial Reasons in Employment-Relationship Determination

Este artículo propone un marco de representación legal a nivel de cuestión utilizando redes de argumentos para capturar estados fácticos matizados, reglas jurídicas y razonamiento judicial en casos de relaciones laborales, demostrando que tales representaciones granulares superan significativamente a los métodos binarios tradicionales en la predicción de resultados y en la identificación de los fundamentos específicos de las decisiones judiciales.

YANG YANG, CAIXIA xie2026-09-23
💻 ciencias de la computación

A Governed Cognitive Enterprise Architecture Integrating Enterprise Intelligence Knowledge Memory Decision Intelligence Agentic AI and AI Assurance

Este artículo propone la Arquitectura de Empresa Cognitiva Gobernada (GCEA, por sus siglas en inglés), un modelo de referencia unificado que integra inteligencia estratégica, memoria de conocimiento, toma de decisiones, IA agéntica y aseguramiento de la IA para ayudar a las organizaciones a transicionar de iniciativas de IA fragmentadas hacia empresas cognitivas confiables, responsables y en evolución continua.

Rakesh Kumar Agrawal, Wasim Mohammed Amin Tambe2026-09-23