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💻 computer science

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
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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
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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
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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
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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
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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
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Tensor Erasing-Based Data Augmentation for Fully Automated Brain Tumor MRI Segmentation

Este artículo propone un nuevo método de aumento de datos denominado Tensor Erasing que mejora la robustez y la generalización de los modelos de aprendizaje profundo para la segmentación automatizada completa de resonancias magnéticas de tumores cerebrales en 3D mediante la simulación de la corrupción de imágenes a través del borrado aleatorio de vóxeles, abordando así eficazmente el desafío de los conjuntos de datos anotados escasos.

dagui qin, yu wang2026-09-09
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SOFE: SDN-based Task Offloading Technique for Fog-IoEV Network

Este artículo propone SOFE, una técnica de descarga de tareas basada en SDN para redes Fog-IoEV que utiliza un modelo de programación lineal binaria para optimizar la asignación de tareas a nodos fog o vehículos estacionados basándose en la carga, la movilidad, la energía y los plazos, reduciendo así el tiempo de respuesta y extendiendo la vida útil de los vehículos eléctricos en comparación con los métodos existentes.

Ahmed Jawad Kadhim Al-Shaibany, Jaber Ibrahim Naser, Mustafa Noaman Kadhim, Dhulfiqar Zoltán Aalwahab2026-09-09
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A Reliable Multimodal Conversational Emotion Recognition Model Based on a Dual-Stage Attention Mechanism

Este artículo propone DSA-MERC, un modelo de reconocimiento de emociones conversacionales multimodal y fiable que utiliza un mecanismo de atención de dos etapas que combina la atención multidireccional (Bi-Directional MultiAttention) y una red de líder-seguidor guiada por audio con optimización multiescala, junto con estrategias de confianza y de aprendizaje por transferencia, para integrar eficazmente las características multimodales y mitigar el ruido de las etiquetas para mejorar la precisión y la robustez.

Xinheng Wang, Lun Xie, Xurong Xie, Xiaolan Peng, Zhiliang Wang2026-09-08