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💻 ciencias de la computación

A Novel Approach for Conducting Asynchronous Federated Learning with Blockchain Integration

Este artículo propone un novedoso marco de aprendizaje federado vertical asíncrono integrado con la tecnología blockchain para superar las limitaciones del entrenamiento sincrónico y la coordinación centralizada, mejorando así la eficiencia, la seguridad y el compromiso de los participantes mediante el consenso descentralizado, la evaluación transparente del modelo y mecanismos de incentivos basados en contratos inteligentes.

Sung-Jung Hsiao2026-09-09
💻 ciencias de la computación

Topological Resonance-Based Deterministic Computing Architecture: From Virtual QPU to Reversible Thermodynamic Optimization

Este artículo propone una arquitectura de computación determinista y sin estado novedosa que integra la teoría de la Resonancia Topológica Algorítmica, una unidad de procesamiento virtual de 1 millón de cúbits y lógica termodinámica reversible para superar el muro de la memoria, los límites de Shannon y la barrera termodinámica de Landauer, garantizando al mismo tiempo la seguridad del hardware y la permanencia digital a largo plazo.

Min Ho Jung2026-09-09
💻 ciencias de la computación

How Reliable and Explainable Are Machine Learning Models for Dementia Detection? A Leakage-Aware Evaluation

Este estudio demuestra que, si bien los modelos de aprendizaje automático pueden lograr un alto rendimiento en la detección de la demencia en el conjunto de datos OASIS-2 cuando se evalúan rigurosamente con validación cruzada a nivel de participante para prevenir la fuga de datos, su aparente dependencia de las características de la RM es inconsistente y a menudo se ve eclipsada por el Mini-Mental State Examination (MMSE), lo que resalta la necesidad crítica de una validación independiente para asegurar la explicabilidad clínica y la generalizabilidad.

Md. Hasibur Rahman, Md Jamil Hasan, Md. Sajjad Hossain, Md Sultanul Islam Ovi2026-09-09
💻 ciencias de la computación

Intensity and Landmark Based Registration Under Stain Normalization: A Comparative Study on Differently Stained Histopathology Images

Este estudio demuestra que una técnica de registro robusta basada en puntos de referencia que utiliza la interpolación de spline de placa delgada supera a los métodos basados en intensidad como Elastix y ANTs al alinear imágenes de histopatología con tinciones variables, particularmente cuando se combina con la normalización de la tinción basada en aprendizaje profundo, a pesar del desafío continuo de la anotación precisa de los puntos de referencia.

Muhammad Talha Ali, Anja Keskinarkaus, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-09-09
💻 ciencias de la computación

Precision, Physics, and Confabulation: Softmax Temperature as an Analog of Dopaminergic Precision-Weighting in LLM Hallucination

Este estudio piloto propone una analogía matemática formal entre la ponderación de la precisión mediada por la dopamina en la psiquiatría computacional y la temperatura de softmax en los LLM, hallando que, si bien disminuir la temperatura aumenta la confianza de las alucinaciones (reduciendo el cautelismo) en condiciones no fundamentadas sin afectar la precisión fundamentada, los resultados siguen siendo estadísticamente insuficientes para confirmar definitivamente el vínculo teórico.

Kunal Dhanda2026-09-09
💻 ciencias de la computación

MUSiNET: A Complex Network Model to Explore  Underlying Relationship among  Musics

Este artículo presenta MUSiNET, un novedoso modelo de red compleja que integra características musicales intrínsecas y extrínsecas para mapear las relaciones globales entre canciones, revelando perspectivas estructurales sobre la integración cultural y la dinámica de popularidad que ofrecen una alternativa robusta y basada en datos a la clasificación musical tradicional para aplicaciones como la recomendación y el descubrimiento.

Avijit Gayen, Avik Mondal, Praswasti Sharma, Angshuman Jana2026-09-09
💻 ciencias de la computación

MASS-ScanDMM: A Panoramic Image Scanpath Prediction Method Integrating Multiple Attention Mechanisms and Spherical Semantic Enhancement

Este artículo propone MASS-ScanDMM, un método de predicción de trayectorias de escaneo de imágenes panorámicas que integra mecanismos de Percepción de Escena de Atención Múltiple (MASP) y Percepción de Mejora de Información Esférica (SIEP) para lograr una precisión y generalización superiores en múltiples conjuntos de datos.

Jianwei Li, Yuxin Chen, Hongjue Chen, Sixi Chen2026-09-09
💻 ciencias de la computación

Bias Detection and Mitigation in Extractive Text Summarization

El artículo presenta BiasZero, un marco de trabajo consciente de la equidad para la sumarización extractiva de textos que integra la detección de sesgo multidimensional, el aumento de datos contrafactuales y el mitigado adversarial para reducir significativamente la intensidad del sesgo hasta en un 40%, manteniendo una alta calidad de los resúmenes con menos del 1% de degradación en ROUGE.

Kavitha Sooda, Tejeshwara B M, Naga Pragnathmik Gurrala, Mohammed Zeeshan Umar, Ayman Khan, Simon Kevin Mohan2026-09-09
💻 ciencias de la computación

Reputation-Driven Federated Learning: Enhancing Trust in Healthcare Data Sharing with Blockchain

Este artículo propone una arquitectura de aprendizaje federado basada en blockchain y segura para la atención médica que integra el Control de Acceso Basado en Atributos con un atributo de confianza calculado y un mecanismo de monitoreo para garantizar la privacidad de los datos y detectar nodos maliciosos durante el intercambio de modelos.

Jahan Zeb Shahid, Stelvio Cimato2026-09-09