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💻 ciencias de la computación

A Patch-Routed Mixture-of-Experts for Continual MOBA Draft Recommendation

Este artículo propone una arquitectura de mezcla de expertos con enrutamiento de parches para la recomendación continua de borradores de MOBA que aprovecha identidades de parches versionadas para aislar la adaptación, logrando un olvido cero y una convergencia significativamente más rápida con un almacenamiento reducido en comparación con modelos independientes, aunque su ventaja de velocidad disminuye a medida que el flujo de parches se alarga.

Mohammadreza Mohammadnejad, Morteza Dorrigiv, Farzin Yaghmaee2026-08-25
💻 ciencias de la computación

An Attention-Enhanced MobileViT Framework for Multi-Task Skin Lesion Classification and Segmentation

Este artículo propone un marco de trabajo MobileViT-XS ligero y mejorado con atención que equilibra eficazmente la eficiencia computacional y la fiabilidad diagnóstica para la clasificación y segmentación conjunta de lesiones cutáneas, logrando un rendimiento competitivo en el conjunto de datos ISIC 2019 con significativamente menos parámetros que los modelos pesados.

Yanqiang Ge, Bingqian Lu, Haoyu Wang, Zixu Yang, Zhan Zhang2026-08-25
💻 ciencias de la computación

A multi-scale neuralized Markov random field architecture for ECG arrhythmia recognition

Este artículo propone un marco de campo aleatorio de Markov neuralizado multiescala (MSMRF) que integra la extracción de características multiescala, la regularización de cuello de botella de información y restricciones fisiológicas para lograr un reconocimiento preciso y clínicamente plausible de las arritmias cardíacas, superando a las líneas base existentes en bases de datos de ECG públicas.

Jibin Wang, Chen Wei, Lexuan Ma, Bo Shi2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Design and evaluation of a mobile app for artificial intelligence education among healthcare students: A before-and-after study

Este estudio de antes y después demuestra que la aplicación móvil en persa AIMedEdu mejoró significativamente la percepción de los estudiantes de atención médica sobre su preparación para la IA médica y recibió excelentes calificaciones de usabilidad, aunque se necesita investigación futura para confirmar la efectividad educativa a largo plazo y la generalizabilidad.

Seyyedeh Fatemeh Mousavi Baigi, Masoumeh Sarbaz, Khalil Kimiafar2026-08-25
💻 ciencias de la computación

HAG-EUNet: Attention-Guided Deep Learning for Choroid Segmentation and Clinical Biomarker Extraction in Optical Coherence Tomography

El artículo presenta HAG-EUNet, un modelo de aprendizaje profundo híbrido que combina un codificador EfficientNet-B3 con un decodificador U-Net mejorado por transformadores para lograr una segmentación coroidea automatizada y de alta precisión en imágenes de OCT y extraer 32 biomarcadores clínicamente relevantes, superando significativamente a las líneas base de U-Net estándar tanto en precisión como en eficiencia.

Jom Binoy, Gayathri S2026-08-25
💻 ciencias de la computación

KORAL-Net: Ordered Volumetric Representation and Boundary- Preserving Reconstruction for Three-Phase 3D DCE-MRI Segmentation

KORAL-Net es una arquitectura de segmentación 3D ordenada que separa la representación volumétrica de la reconstrucción de características multiescala para preservar la evidencia de los bordes en la RM con contraste dinámico (DCE-MRI) de tres fases, logrando puntuaciones Dice superiores y una reducción de falsos positivos en comparación con nnU-Net v2 tanto en los conjuntos de datos internos como en los de la cohorte externa I-SPY.

Gaixing Wei, Dezhen Zeng, Da Zeng, Shenglin Qin2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Artificial Neural Expert System based YOLOGen1_{Gen_1} detector for Autonomous Driving Problem

Este artículo propone un Sistema de Conducción Autónoma Universal (UADS, por sus siglas en inglés) que integra un detector YOLOGen1_{Gen_1} evolucionado de alta precisión con un Sistema Experto de Redes Artificiales (ANES) y Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) para lograr la detección de objetos y la toma de decisiones autónoma de vanguardia, abordando al mismo tiempo desafíos de complejidad NP-duro en la conducción autónoma.

Maher Helaoui2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Eliminating the Teacher Model: Uncertainty-Driven Data Selection for Resource-Constrained Recovery of Pruned Large Language Models

Este artículo presenta PASER-NLL, un método de selección de datos sin profesor que reemplaza la señal de divergencia KL fallida de los modelos podados con la log-verosimilitud negativa del estudiante para lograr un rendimiento de recuperación superior y ahorros significativos de recursos bajo una poda estructural agresiva.

Xianju Hao, Xiaozhao Fang, Yue Huang, Weijun Lv2026-08-25
💻 ciencias de la computación

The Largest Robot in the World: Agentic Conversational Control of a Particle Accelerator via MCP and Digital Twin

Este artículo presenta una arquitectura de control asistida por IA para el acelerador de partículas Elettra 2.0 que integra Modelos de Lenguaje de Gran Escala y el Protocolo de Contexto de Modelo dentro de un marco jerárquico para permitir un control supervisado seguro mediante lenguaje natural a través de un Gemelo Digital, logrando tasas de éxito de comandos superiores al 95 % sin acciones inseguras.

R. Pugliese, E. Allaria, A. Bogani, G. Gaio, L. Pivetta, C. Scafuri, L. Zambon, E. Karantzoulis, S. Krecic, G. Kourousia (…)2026-08-25