💻 Category

cs

929 artículos

💻 computer science

Two-Stage Synthetic-to-Real Transfer Learning for Automated Mammography Report Generation Using Vision-Language Models

Este artículo propone un marco de aprendizaje de transferencia de sintético a real de dos etapas que aprovecha 400 informes sintéticos validados clínicamente para preentrenar un modelo de visión y lenguaje, mejorando significativamente el rendimiento de la generación automatizada de informes de mamografía y la eficiencia de los datos, al tiempo que reduce las alucinaciones en comparación con los métodos actuales del estado del arte.

Gani Esen, Marat Nurtas, Jandos Amankulov, Laura La Paglia2026-07-20
💻 computer science

Task-Adaptive Decoder Specialization for Unified Image Coding Toward Human Reconstruction and Machine Classification

Este artículo propone un marco de especialización del decodificador adaptativo a la tarea que utiliza un codificador compartido y una representación latente con adaptadores en el lado del decodificador reconfigurados dinámicamente para mejorar simultáneamente la discriminabilidad semántica para la clasificación por máquinas y la fidelidad de la textura de alta frecuencia para la percepción humana en la codificación de imágenes unificada, particularmente en tasas de bits bajas.

Wei Zhang, Xiwu Shang, Mengyao Wang, Xiaoli Zhao, Guozhong Wang2026-07-20
💻 computer science

Predicting Visual Acuity from Fundus Photographs Using a Domain-Pretrained Vision Transformer: Anatomical Alignment of Attention Patterns

Este estudio demuestra que un Vision Transformer preentrenado en el dominio (RETFound), ajustado mediante fine-tuning con más de 21,000 fotografías de fondo de ojo, logra una concordancia sustancial en la predicción de la agudeza visual de cuatro clases al desarrollar patrones de atención anatómicamente organizados —cambiando de los vasos retinianos en ojos con baja visión hacia la mácula en ojos con visión normal— que se correlacionan con la corrección de la clasificación y ofrecen interpretabilidad para predicciones inciertas.

Jin Hyun Kim, Yong Seop Han, Kuk Jin Jang, Seoung Jin Lee, Hyonyoung choi, Insup Lee2026-07-17
💻 computer science

Semantic Alignment, Chronological Distance, and Citation-Network Prominence in Citation Formation: Evidence from Ten Citation Corpora

Al aplicar un marco rigurosamente mitigado contra la filtración de información a través de diez corpus bibliográficos, este estudio demuestra que la distancia cronológica es el predictor dominante de la formación de citas, superando consistentemente el poder predictivo de la alineación semántica y la prominencia en la red de citas bajo condiciones temporalmente estrictas.

Moses Boudourides2026-07-17
💻 computer science

Cross-Attention Based Multi-Sensor Fusion for Robust Object Detection in ADAS: YOLOv12 with Spatiotemporal Calibration and iHOA-Tuned Temporal Fusion Transformer

Este artículo propone CAMSF-ADAS, un marco de detección de objetos robusto para Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor que integra datos de cámara, LiDAR y radar mediante calibración espaciotemporal y fusión de atención cruzada, aprovechando YOLOv12 para la localización y un Transformador de Fusión Temporal optimizado mediante un Algoritmo de Optimización de Hipopótamo Mejorado para una clasificación mejorada.

Raghunath Mallavarapu, Kanaka Raju Pappala, Sattibabu Bhumireddi, G. Krishna Podagatlapalli, Kavitha Chandu, Durga Rao T (…)2026-07-17
💻 computer science

Retrofit or Redesign? Hardware-Validated Constant-Time Defense and Cost Analysis for the M-Step Side-Channel on TrustZone-M

Este artículo demuestra, mediante la validación en silicio real en Arm TrustZone-M, que el rediseño de algoritmos criptográficos para la ejecución en tiempo constante es superior al reacondicionamiento, ya que este último no solo incurre en un coste aproximadamente dos órdenes de magnitud mayor, sino que también corre el riesgo de retener fugas de flujo de control explotables que solo la verificación por instrucción puede detectar.

Arash Razban2026-07-17
💻 computer science

From Infrared to Ultraviolet]{From Infrared to Ultraviolet: A Renormalization Group Approach to Frequency-Aware Progressive Training

Este artículo propone una estrategia de entrenamiento progresivo sensible a la frecuencia inspirada en el grupo de renormalización que activa secuencialmente las ramas de baja a alta frecuencia con tasas de aprendizaje decrecientes, demostrando mejoras consistentes en tareas de regresión de pocos ejemplos y de baja dimensión, al tiempo que aclara que su eficacia disminuye en escenarios de alta dimensión o de procesos suaves donde la separación de escalas es menos relevante.

英熙 朱2026-07-17
💻 computer science

Dual-Stage Guided Artificial Lemming Algorithm (DALA) For Solving Engineering Application Optimization Problems

Este artículo propone el Algoritmo de Lemming Artificial de Doble Etapa (DALA), el cual mejora el ALA tradicional mediante la clasificación de probabilidad adaptativa, una estrategia codiciosa de dos etapas que combina el aprendizaje adversarial y topológico, y la mutación JADE para resolver eficazmente problemas de optimización de ingeniería de alta dimensión y el ajuste de hiperparámetros para la previsión de la carga de potencia.

Jiayi Gao, Yu Zhang2026-07-17
💻 computer science

Adaptive Optimization for Stable High-Capacity CNN/GAN Image Watermarking

Este artículo propone un marco de optimización adaptativo que mejora la estabilidad, la transparencia perceptual y la robustez de los sistemas de marcas de agua de imágenes CNN/GAN de alta capacidad mediante el ajuste dinámico de la composición de la pérdida y las estrategias de regularización para abordar los desafíos de la complejidad de incrustación variable sin aumentar la sobrecarga arquitectónica.

Marta Bistroń, Zbigniew Piotrowski2026-07-17