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💻 ciencias de la computación

A Mathematical Pre‑Screening Framework for Training‑Free Model Selection in Time‑Series Cashflow Forecasting

Este artículo propone un marco matemático libre de entrenamiento que selecciona el modelo de aprendizaje automático óptimo para la previsión del flujo de caja de las PYME mediante el emparejamiento de los atributos del conjunto de datos y la experiencia del usuario con las capacidades algorítmicas, eliminando así la necesidad de realizar ejecuciones exhaustivas de entrenamiento de modelos.

Ali Nabizadeh Lamiry2026-09-16
💻 ciencias de la computación

A Two-Stream U-Net for Robust Skin Detection via Color and Texture Integration

Este artículo propone un método robusto de detección de piel utilizando una U-Net de dos corrientes que integra información de color y textura mediante un mecanismo de atención jerárquica, demostrando una mayor precisión y eficiencia en condiciones desafiantes y múltiples conjuntos de datos.

Abdelkrim Sahnoune, Djamila Dahmani, Saliha Aouat, Abderrahmane Abdennouz, Idir Timsiline2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Detection and Tracking Method for Walnuts in a Walnut Sorting Device Based on Improved YOLOv8n+DeepSORT

Este estudio propone un marco mejorado de YOLOv8n-SDSC y DeepSORT integrado con un sistema de rayos X para mejorar la eficiencia y la precisión de la detección y el seguimiento de nueces para la clasificación industrial mediante la incorporación de Sea_Attention, Dysample, C2f_SCConv y emparejamiento basado en DIoU.

Xuesong Han, Hui Zhang, Haifeng Jiao, Jiangtao Zhang2026-09-16
💻 ciencias de la computación

SOA-UNet: Sparse Otsu-guided Attention U-Net with Adaptive Boundary Loss for Lightweight Brain Tumor Segmentation

Este artículo presenta SOA-UNet, un marco de aprendizaje profundo ligero que combina la codificación de características dispersas, la guía de atención basada en Otsu y una Pérdida de Frontera Adaptativa para lograr una segmentación de tumores cerebrales precisa, rápida e interpretable a partir de imágenes de RM.

Pallab Paul, Kalpana Saha Roy2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning

Este artículo propone un marco de aprendizaje automático de modalidad dual que integra características textuales (TF-IDF) y de audio (MFCC) para detectar la depresión, logrando una alta precisión (hasta un 99,38 % con XGBoost en datos de audio) y demostrando el potencial del aprendizaje multimodal para diagnósticos de salud mental escalables y no invasivos.

Sonali Chandrashekhar Patil, Mukesh Dixit2026-09-16
💻 ciencias de la computación

WMS-Net:Wavelet-Mamba Synergistic Network for Joint Semantic Segmentation and Height Estimation of Remote Sensing Images

Este artículo propone WMS-Net, una Red Sinérgica de Wavelet-Mamba que aprovecha transformadas de wavelet de Haar multinivel, un módulo orientado a la dirección basado en Mamba y un mecanismo de interacción de atención entre tareas para abordar eficazmente el ruido y el entrelazamiento de características, logrando así el estado del arte en la segmentación semántica conjunta y la estimación de altura a partir de imágenes de teledetección RGB individuales.

Zhijie Li, Jiawei Chang, Changhua Li, Shengjun Xu, Jie Zhang, Yuan Gao2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Super-Resolution and Artificial Transformer with Attention for accurate detection of brain tumor in MRI-based medical imaging

Este artículo propone un modelo de detección de tumores cerebrales ligero y de alta precisión que combina técnicas de superresolución con una arquitectura Transformer artificial que incorpora mecanismos de atención de canal y de píxel, logrando una precisión del 99,16% en un conjunto de datos de 7.023 imágenes de RM, al tiempo que supera a los modelos de aprendizaje profundo de vanguardia.

Shyam Shankar Dwivedi2026-09-16
💻 ciencias de la computación

Directional Edge Detection Algorithm via Analytic Function-Based Convolution and q-Calculus Framework

Este artículo presenta el algoritmo DEDA-AFCQ, un novedoso método de mejora de detección de bordes que utiliza coeficientes de funciones analíticas dentro de un marco de q-Cálculo para generar ocho máscaras de convolución direccionales, demostrando una fidelidad estructural y un rendimiento superiores sobre técnicas existentes como los métodos basados en CSKP y Mittag–Leffler en conjuntos de datos estándar.

Vigneshwarran S, Baskaran S, Saravanan G, Selvaraj P2026-09-16
💻 ciencias de la computación

PaletteGAN: Palette-Guided Controllable Colorization for Fashion Sketches

Este artículo propone PaletteGAN, un marco de trabajo de GAN guiado por paletas que mejora la preservación estructural y la controlabilidad del color en la coloración de bocetos de moda mediante la integración de una aumentación de datos que preserva el brillo, una construcción de paleta de seis colores optimizada perceptualmente y una arquitectura especializada de generador-discriminador, logrando un rendimiento superior en realismo visual y consistencia de diseño en el Conjunto de Datos Maryland Limpiado.

Jingyi Zhu, Jinxing Liang, Hang Luo, Xinrong Hu2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Dynamic Graph Learning and Causal Machine Learning for Evolution, Shock Propagation, and Systemic Resilience in Global Cross-Border Investment Networks

Este artículo propone el Operador de Grafos de Resiliencia Causal (CRGO, por sus siglas en inglés), un sistema dinámico unificado que integra el aprendizaje automático causal con el aprendizaje de grafos para modelar simultáneamente la evolución, la propagación de choques y la resiliencia contrafáctica de las redes de inversión transfronterizas globales, permitiendo un pronóstico riguroso y una auditoría de resiliencia sistémica.

Zetai Kong2026-09-15