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💻 computer science

An Adaptive Multi-Scale Multi-Expert Hybrid Deep Learning Framework for Explainable Breast Cancer Histopathological Image Classification

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo híbrido adaptativo de multiescala y multiexperto que combina EfficientNetB7 y Vision Transformer con fusión dinámica de características y refinamiento de atención para lograr una precisión y explicabilidad de vanguardia en la clasificación de imágenes histopatológicas de cáncer de mama en el conjunto de datos BreakHis.

Praveen Kumar Kalangi, Sammulal Porika2026-09-01
💻 computer science

Identifying and Characterizing Risk Areas in Public API Support: An Integrated Analysis of YouTube APIs

Este artículo presenta un estudio empírico de las API de YouTube que utiliza análisis de correlación y modelos basados en árboles sobre 8.743 interacciones de Stack Overflow para identificar y caracterizar áreas de soporte de alto riesgo impulsadas por factores ambientales, de código y de documentación, ofreciendo perspectivas accionables para mejorar la calidad del soporte de las API y los tiempos de respuesta.

Sultan Alanazy, Jeff Tian, Abdullah Bokhary2026-09-01
💻 computer science

UAD-YOLO: An Efficient Context-Aware and Shape-Aware Framework Based on YOLOv11 for Urban Anomaly Detection in Complex Scenes

Este artículo presenta UAD-YOLO, un marco de trabajo eficiente basado en YOLOv11 mejorado con Atención de Núcleo Separable Grande, Convolución Reparametrizada y pérdida Shape-IoU para lograr la detección de anomalías urbanas en tiempo real y con alta precisión en escenas complejas, validado por un nuevo conjunto de datos y métricas de rendimiento superiores sobre los modelos base.

Chen Shiying2026-09-01
💻 computer science

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
💻 computer science

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
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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
💻 computer science

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
💻 computer science

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
💻 computer science

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