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💻 ciencias de la computación

An explainable hierarchical machine learning framework for schizophrenia biomarker detection based on electroencephalogram signals

Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático jerárquico explicable que integra la Selección Hacia Adelante con el análisis SHAP para identificar biomarcadores de EEG robustos, tales como la entropía de permutación frontal y características espectrales temporales, logrando hasta un 81,44% de precisión en la distinción de pacientes con esquizofrenia frente a controles sanos.

Mohammadreza Norouzi, Fatemeh Farokhshad, Amirhesam Ghasri, Sara Bagherzadeh, Pouya Tolou Kouroshi, Ahmad Shalbaf2026-09-01
💻 ciencias de la computación

NACS-Net: Normality–Anatomy–Concept Segmentation for Clinically Significant Prostate Cancer on T2-Weighted MRI

El artículo presenta NACS-Net, un novedoso marco de segmentación que integra una doble vía de normalidad-desviación, un refinamiento iterativo con compuerta anatómica y un cuello de botella de concepto disperso para abordar eficazmente los desafíos del desequilibrio de primer plano, las lesiones de bajo contraste y la generalización entre escáneres en la detección de cáncer de próstata clínicamente significativo en RM ponderada en T2.

Shijie Liu, Fengshuo Liu, Yang Liu2026-09-01
💻 ciencias de la computación

A Lightweight Lychee Detection Network for Orchard Harvesting Robots via ODConv and Spatial Feature Restoration

Este artículo propone ODAF-YOLOv11-n, un detector de objetos ultraligero que integra la Convolución Dinámica Omni-Dimensional y un Módulo de Restauración de Características Espaciales Ligero para lograr una detección de litchi de alta precisión y en tiempo real en entornos de huertos complejos, reduciendo significativamente la complejidad computacional para el despliegue robótico en el borde.

Dong Liu, Jing Chang, Jixiang Yang2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Semantic Planning with Large Language Models and Vision-Language Models for Collaborative Robots: A Review

Esta encuesta revisa la planificación semántica para robots colaborativos al formalizar el desafío como un problema de fundamentación restringida, proponiendo una taxonomía de arquitecturas que equilibran la capacidad con la inspectabilidad, y trazando una hoja de ruta para mejorar la fiabilidad mediante la mejora de la estimación de la incertidumbre, la verificación de planes y los mecanismos de recuperación.

Osama Ali Khan, Abuzar Ghaffari2026-09-01
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MECA-Net: small traffic object detection in UAV imagery via multiscale edge–coordinate attention

MECA-Net es un detector ligero y en tiempo real basado en YOLO11n que mejora la detección de objetos de tráfico pequeños en imágenes de UAV mediante la integración de mecanismos de atención multiescala sensibles a los bordes y sensibles a las coordenadas, logrando mejoras significativas de mAP en el conjunto de datos VisDrone2019-DET mientras mantiene altas velocidades de inferencia.

Liping Wang, Mingxin Han, Yan Chen, Heng Li, Dongyao Zou2026-09-01
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End-to-end Data Pipeline for Efficient Game Analytics

Este artículo propone un flujo de datos basado en muestreo que aprovecha la distribución estable de Zipf de los registros de juego para identificar y enrutar eficientemente las "teclas calientes" dominantes sin un monitoreo de flujo completo, logrando así una mejora del 209.7% en el rendimiento y una utilización de CPU significativamente reducida en comparación con las soluciones de equilibrio de carga existentes.

Noppon Wongta, Juggapong Natwichai2026-09-01
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Accurate Segmentation of Coronary Artery in X-ray Angiography with a Lightweight Knowledge Distillation Architecture

El artículo propone SKD-Net, un marco de destilación de conocimiento ligero que cuenta con los módulos MGA, FSD y ASD para lograr una segmentación de arterias coronarias precisa y eficiente en angiografía por rayos X mediante la transferencia de conocimiento estructural y semántico de una red docente potente, superando al mismo tiempo las limitaciones en la captura de relaciones de largo alcance y la preservación de bordes.

Hao Dang, Xuan Nie, Shipei Jing, Peng Li2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Cross device milling force prediction method based on self supervised pre training and domain adaptation

Este artículo propone un método de predicción de la fuerza de fresado entre dispositivos que combina el preentrenamiento autosupervisado, la adaptación de dominio y el ajuste fino con pocas etiquetas para transferir eficazmente el mapeo vibración-fuerza entre dispositivos a pesar de las diferencias en la respuesta dinámica y la limitación de etiquetas en el dominio objetivo, logrando una alta precisión con un mínimo de datos etiquetados.

Zhigang Ma2026-09-01
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A Phrase-Disjoint Fairness and Efficiency Study of a Multimodal Speech-Text Model for Medical Symptom Detection

Este artículo expone la ilusión de alta precisión en la detección de síntomas mediante voz-texto médica causada por la memorización de oraciones en las divisiones de conjuntos de datos estándar, y establece un riguroso referente de evaluación de frases disjuntas utilizando el modelo de Fusión Cruzada de Puerta Adaptativa (AGCF) para revelar métricas de rendimiento honestas, riesgos de equidad por clase y la utilidad limitada de las características de sentimiento, al tiempo que demuestra ganancias significativas de eficiencia a través de LoRA.

Anuj Kumar, Lav Upadhyay, Bhuwan Pratap Singh2026-09-01
💻 ciencias de la computación

An Explainable IoT-Driven Framework for Trustworthy Decision-Making in Safety-Critical Autonomous Vehicles

Este artículo propone y evalúa un marco explicable impulsado por IoT que integra modelos de IA interpretables para mejorar la transparencia, la rendición de cuentas y la fiabilidad en la toma de decisiones en tiempo real en vehículos autónomos de seguridad crítica.

Lakshmana Kumar Ramasamy, Firoz Khan, Rajesh Kumar Dhanaraj, Amala Jayanthi Maria Soosai, Akram Alkouz, Emad Abd Al Rahm (…)2026-09-01