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💻 computer science

Risk Governance for Generative AI Mental Health Support: A Multi-Turn Safety Architecture

Este artículo presenta una arquitectura de gobernanza de seguridad multi-turno y agnóstica al modelo que integra la detección de riesgos contextual, la verificación basada en el razonamiento y la generación de respuestas guiada por protocolos para mejorar significativamente la gestión de riesgos y la escalada preferida por los clínicos en el apoyo a la salud mental impulsado por LLM, manteniendo al mismo tiempo el rapport conversacional.

Anabela C. Areias, Catarina Botelho, António Farinhas, Areti Vassilopoulos, Dora Janela, Xin Tong, Nuno M. Guerreiro, Ma (…)2026-07-17
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DeepSeek for Pathology Report Understanding: A Benchmark Study of Cancer Type Extraction, AJCC Staging, and Prognosis Prediction

Este estudio de referencia demuestra que, si bien los modelos DeepSeek extraen eficazmente los tipos de cáncer y predicen los estadios AJCC a partir de 952 informes patológicos no estructurados, las variables estructuradas extraídas por DeepSeek no mejoraron significativamente la predicción del pronóstico bajo el marco evaluado en comparación con el uso directo del texto original del informe patológico, lo que respalda una arquitectura híbrida que aprovecha a DeepSeek para la extracción de información y la estadificación, mientras que depende del aprendizaje automático tradicional para el modelado de resultados.

Mohamed Kone, Gaoussou Haidara, Chao Hou, Shulin Wang2026-07-17✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Conv-Guided Mamba Vision Transformer and SPP-DenseNet121 based Hybrid Multi-Feature Fusion and Query Expansion in Content-Based Medical Image Retrieval

Este artículo propone un novedoso marco de Recuperación de Imágenes Médicas Basada en Contenido que integra un Conv-Guided Mamba Vision Transformer con SPP-DenseNet121 para la fusión híbrida de características múltiples y emplea la expansión de consultas para lograr una alta precisión de recuperación en conjuntos de datos de tejido vesical endoscópico y gastrointestinal.

Mathana Gopal Arulsamy, Pallikonda Rajasekaran Murugan, Md. Jakir Hossen, Wai Kit Wong, Poh Kiat Ng, Gomathy Nayagam M2026-07-17
💻 computer science

A Spectrogram-Based Deep Learning Framework for Automatic Swara and Gamaka Recognition in Carnatic Veena Performances

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo basado en espectrogramas que utiliza la Transformada de Fourier de Tiempo Corto y espectrogramas de Mel con redes neuronales convolucionales para reconocer automáticamente swaras y gamakas en interpretaciones de Veena Carnática, abordando desafíos acústicos únicos y estableciendo una base para aplicaciones en transcripción, educación y archivo digital.

SUDHI S2026-07-17
💻 computer science

Human-in-the-loop GenAI advising for community college pathway decision-making: a design-based case study of requirement-group modeling and privacy-preserving student-support design

Este estudio de caso basado en el diseño aborda la brecha en la investigación de la IA generativa con respecto a la asesoría en colegios comunitarios mediante la propuesta de un marco de preservación de la privacidad y ocho principios de diseño que posicionan a la IA como una capa explicativa para la planificación de trayectorias, manteniendo al mismo tiempo la supervisión humana, protegiendo los datos de los estudiantes y fomentando la agencia del estudiante.

Emery Peck2026-07-17
💻 computer science

Zero-shot Generalizable LiDAR Semantic Segmentation via Scene-Sensor Disentanglement

Este artículo presenta LiSeer, un marco de segmentación semántica de LiDAR generalizable y de cero disparos (zero-shot) que logra un rendimiento robusto entre sensores mediante el desenredo de la geometría intrínseca de la escena de los efectos de muestreo específicos del sensor a través de una reconstrucción de escena basada en difusión y un flujo de trabajo de muestreo controlable.

Shaobing Xu, Zikun Xu, Shuocheng Yang, Jiahao Wang, Keqiang Li, Jianqiang Wang2026-07-17
💻 computer science

Goal-Aware Adaptive Regulation Across Modalities: Evolutionary Architecture Search for Transformer Language Models on a Consumer AMD GPU

Este artículo demuestra que el marco de búsqueda de arquitectura evolutiva GaaR, validado originalmente en redes convolucionales, se transfiere con éxito a modelos de lenguaje transformer autorregresivos en una GPU AMD de consumo mediante DirectML, logrando un rendimiento competitivo y revelando que la explotación regulada supera a la búsqueda aleatoria en paisajes estructurados, al tiempo que favorece las arquitecturas anchas y poco profundas bajo presupuestos de pasos fijos.

Leon Sandler2026-07-17
💻 computer science

A Distributed CatBoost Approach with Weighted Aggregation for STI/HIV Risk Prediction

Este artículo propone un marco de CatBoost distribuido y preservador de la privacidad con agregación ponderada que logra una alta precisión en la predicción de riesgos de ITS y VIH en ocho países sin requerir datos centralizados, ofreciendo así una alternativa robusta a los modelos tradicionales de aprendizaje automático centralizado.

Zhaohui Tang, Yan Li, Abdulkadir Sengur, U. Rajendra Acharya2026-07-17
💻 computer science

NAE-VC: Neural Arithmetic Encoding as a Learned Replacement for CABAC in Modern Video Codecs

NAE-VC es un marco de codificación de entropía aprendido y modular que reemplaza el motor CABAC estándar en los códecs H.264, H.265 y H.266 con una arquitectura neuronal que combina agregación de contexto, modelado de mezcla gaussiana e hiperprioris para lograr ahorros significativos de tasa de bits manteniendo la compatibilidad total con los estándares de codificación de video existentes.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
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MUNNA: A Multi-strategy, Uncertainty-driven, Nested Neuro-ensemble Algorithm for Disease Diagnosis with Closed-loop Explainability Feedback

Este artículo presenta MUNNA, un novedoso marco híbrido de tres etapas que integra una metaheurística GWO-SA para la selección de características, un ensamble de apilamiento ponderado por incertidumbre y un mecanismo de retroalimentación de bucle cerrado basado en SHAP para lograr un rendimiento de vanguardia en el diagnóstico de enfermedades en el conjunto de datos de Breast Cancer Wisconsin, abordando al mismo tiempo las limitaciones en el estancamiento de óptimos locales y la ponderación estática del ensamble.

Md. Maruf Sharker Munna2026-07-17