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💻 ciencias de la computación

FrameShift-CAD: Executable Coordinate-Frame Interventions for Diagnosing Text-to-CAD Generation

El artículo presenta FrameShift-CAD, un referente de diagnóstico que revela una brecha de fiabilidad significativa en los modelos de texto a CAD, mostrando que estos tienen dificultades para ejecutar correctamente transformaciones de marcos de coordenadas de rotación pura en comparación con las traslaciones, incluso cuando se proporcionan instrucciones de mapeo explícitas.

Shengyao Sun2026-09-03
💻 ciencias de la computación

MEDPOLY: A Proposed Approach for Cardiovascular Disease Prediction Using Various Ensemble Models

Este artículo propone y evalúa dos modelos de ensamble para la predicción de enfermedades cardiovasculares, encontrando que una combinación más simple de tres clasificadores (DNL) supera a un marco de 24 clasificadores más complejo (MEDPOLY) al alcanzar un 98% de precisión, evitando el sobreajuste y ofreciendo una mejor interpretabilidad.

Sreekumari Sreelesh, Rajni Bhalla, Gursharan Singh2026-09-03
💻 ciencias de la computación

A Global–Local Feature Coupled Invertible Neural Network with Multi-Channel Attention Pooling for Image Steganography

Este artículo propone CINN, una red neuronal invertible basada en convolución que integra el acoplamiento de características globales-locales y la agrupación de atención multicanal para mejorar simultáneamente la seguridad, la imperceptibilidad y la fidelidad de recuperación de la esteganografía de imágenes, superando a los métodos de vanguardia existentes en múltiples conjuntos de datos y evaluaciones de estegoanálisis.

Yan Zhao, Yang Lingkang2026-09-02
💻 ciencias de la computación

GaussCast: Dependency-Aware Shared Block Retrieval for Multi-User Layered 3D Gaussian Splatting

GaussCast es un marco de entrega sensible a las dependencias para el Gaussian Splatting 3D multicapa y multiusuario que agrega las demandas concurrentes de los usuarios en un proxy de borde para obtener bloques prerrequisitos compartidos solo una vez, reduciendo así significativamente el tráfico ascendente y mejorando la latencia de inicio y la calidad de renderizado en comparación con las estrategias de entrega independientes por usuario.

Yulong Zhang, Ruonan Chai, Jiadong Yu, Zili Meng, Dirk Kutscher2026-09-02
💻 ciencias de la computación

A State-Sensing Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm with Dynamic Search and Rank-Based Selection for High-Dimensional Complex Optimization

Este artículo propone el algoritmo de Colonia de Abejas Artificial con Sensado de Estado (SSA-ABC), el cual supera las limitaciones del ABC estándar mediante la inicialización consciente de la dimensionalidad, el ajuste de búsqueda dinámica y mecanismos de selección basados en rangos para lograr un rendimiento superior en la optimización de alta dimensión y la planificación de trayectorias de robots.

Xinyao Gao2026-09-02
💻 ciencias de la computación

Visual Distances among Cultural Art Corpora Align with Expert-Coded Historical-Artistic Relatedness

Este estudio demuestra que las distancias visuales derivadas de los grandes modelos de visión guardan una correlación significativa con la relación histórico-artística codificada por expertos a través de diversas unidades culturales y épocas, lo que sugiere que los corpus de entrenamiento visual a escala de internet codifican inherentemente regularidades estadísticas que reflejan relaciones de la historia del arte.

Qiurui Wang, Weiqiang Ying, Ziyu Xu, Yousheng Yao, Shirui Wen, Guoying Wu, Cheng Yao, Fangtian Ying, Guanghui Huang2026-09-02
💻 ciencias de la computación

Joint Scheduling and Resource Allocation in Heterogeneous Queuing Systems with Bursty Traffic: A Constrained Soft Actor-Critic Approach

Este artículo propone un enfoque de Actor-Crítico Suave Restringido (CSAC) que desacopla las restricciones estrictas de retardo de la función de recompensa y emplea un mecanismo de mapeo de dos etapas para maximizar eficazmente la utilidad del rendimiento mientras minimiza las violaciones de retardo en sistemas de colas heterogéneos con tráfico de ráfagas, superando tanto al aprendizaje no restringido como a los modelos heurísticos de referencia.

Ao Fang, Jianyu Cao, Weihua Qian2026-09-02
💻 ciencias de la computación

Quantifying Data Efficiency in YOLO-Based Femur Segmentation for Axial T1-Weighted MRI

Este estudio demuestra que, entre los modelos de la familia YOLO para la segmentación del fémur en RM ponderada en T1, YOLOv11m-seg proporciona el equilibrio óptimo de eficiencia de datos, precisión y velocidad en regímenes de escasez de datos, logrando un alto rendimiento con tan solo 100 cortes anotados y demostrando que las diferencias arquitectónicas se vuelven insignificantes con conjuntos de datos más grandes.

Patrick Gerard Sujeeth, I R Praveen Joe2026-09-02
💻 ciencias de la computación

Optimizing Physiological Image Compression via Discrete Wavelet Transform without Loss of Clinical Relevance

Este estudio propone un método de compresión de imágenes 2D computacionalmente eficiente utilizando la Transformada de Wavelet Discreta de Haar para maximizar las tasas de compresión preservando al mismo tiempo la relevancia clínica y la fiabilidad diagnóstica de las imágenes fisiológicas.

Dawit Teklu Weldeslasie, Tedros Kebede Bidada, Yayneshet Tadele Aynalem2026-09-02