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💻 computer science

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Este artículo propone un método de aprendizaje de mallas sensible a la orientación que utiliza un novedoso escalar diedro semivariante con signo para codificar la orientación de las caras locales, mejorando significativamente la robustez y la precisión de la clasificación para formas 3D bajo perturbaciones estructurales como cortes y bordes abiertos en comparación con los enfoques convencionales centrados en aristas.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
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Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Este estudio retrospectivo desarrolló y evaluó un sistema de soporte a la decisión clínica basado en IA multimodal que integra datos demográficos, clínicos, genómicos y de imagen para mejorar la predicción del tratamiento personalizado del cáncer de próstata en Brunéi, demostrando que una arquitectura híbrida de LSTM–Random Forest con fusión en etapa tardía logró un rendimiento robusto (AUC 0.964) a pesar de las limitaciones relacionadas con el pequeño tamaño de la muestra.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
💻 computer science

Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Este estudio demuestra que los algoritmos de aprendizaje automático, particularmente los Clasificadores de Vectores de Soporte, alcanzan una alta precisión (hasta el 99%) en la detección de la degradación forestal en la Reserva Forestal de Omo en Nigeria utilizando datos de teledetección, abogando así por su integración en las políticas nacionales de conservación para la gestión forestal sostenible.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
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Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Este estudio emplea una metodología de Diseño de Experimentos para analizar y optimizar hiperparámetros críticos —específicamente la estrategia de fragmentación, el volumen de contexto y la selección del LLM— dentro de un sistema de Generación Aumentada por Recuperación adaptado para la Fiscalía General del Estado de Espírito Santo, revelando que estos factores influyen significativamente en la calidad de las respuestas mediante un análisis estadístico utilizando el Aligned Rank Transform.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 computer science

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Este artículo presenta THEA, una política de revisión definida por prompts que trata los modelos de mundo ejecutables como teorías falsables para orquestar agentes parentales y subagentes especialistas, logrando un rendimiento de vanguardia en 22 de 25 juegos de ARC-AGI-3 con costos significativamente reducidos mientras asegura que la revisión de hipótesis sea explícita, auditable y rentable.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28
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Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Este estudio controlado demuestra que las clasificaciones de las estrategias de preentrenamiento para la segmentación de instancias de células con pocas etiquetas no son inherentes únicamente a los pesos del esqueleto (backbone), sino que dependen críticamente de los protocolos específicos de transferencia y adaptación utilizados, al tiempo que destaca que los topes de evaluación estándar subestiman significamente el rendimiento en imágenes de microscopía densas.

Yinghuan Li2026-07-28
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Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Este metaanálisis de conjuntos de datos de referencia disponibles públicamente demuestra que las representaciones de características híbridas combinadas con enfoques de aprendizaje de conjunto ofrecen una estabilidad predictiva y una eficacia superiores para la detección de noticias falsas en comparación con los métodos de extracción de características y los clasificadores individuales.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28
💻 computer science

A Modular Image Manipulation Localization Framework using a Dual-Stream Classifier and Conditional Diffusion Models

Este artículo propone un novedoso marco modular de dos etapas para la localización de manipulación de imágenes que primero clasifica los tipos de falsificación mediante un clasificador de doble flujo que fusiona características RGB y SRM, y luego emplea modelos de difusión condicionales especializados con una función de pérdida híbrida para generar máscaras de manipulación precisas, logrando un rendimiento competitivo en conjuntos de datos de referencia.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

Active Image Manipulation Detection and Localization using TransUNet for Fragile Watermarking

Este artículo propone un novedoso marco de Detección y Localización de Manipulación Activa de Imágenes (AIMDL, por sus siglas en inglés) que aprovecha TransUNet para la generación y recuperación robusta de marcas de agua, combinado con un módulo forense multi-cabezal UNet, para lograr una detección de manipulación de alta precisión y una localización a nivel de píxel mientras equilibra dinámicamente la transparencia y la robustez de la marca de agua.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 computer science

StrokePlan-RNN: Predicting Ordered Drawing Procedures from Face Line Art

Este artículo presenta StrokePlan-RNN, un modelo autorregresivo condicionado por imágenes que predice con éxito secuencias de trazos ordenados a partir de arte de líneas faciales estáticas mediante el entrenamiento en un conjunto de datos recién construido, logrando una alta precisión geométrica al tiempo que destaca la necesidad de mejorar las métricas de evaluación procedimentales.

Gameil S. H. Ali, Entesar Altaheri2026-07-28