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💻 computer science

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

Cet article propose un cadre d'apprentissage par transfert de synthétique à réel en deux étapes qui exploite 400 rapports synthétiques validés cliniquement pour préentraîner un modèle vision-langage, améliorant considérablement les performances de la génération automatisée de rapports de mammographie et l'efficacité des données tout en réduisant les hallucinations par rapport aux méthodes de pointe existantes.

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

Cet article propose un cadre de spécialisation du décodeur adaptatif aux tâches qui utilise un encodeur partagé et une représentation latente avec des adaptateurs côté décodeur reconfigurés dynamiquement afin d'améliorer simultanément la discriminabilité sémantique pour la classification par machine et la fidélité des textures à haute fréquence pour la perception humaine dans le codage d'images unifié, particulièrement à bas débits.

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

Cette étude démontre qu'un Vision Transformer pré-entraîné sur un domaine spécifique (RETFound), affiné sur plus de 21 000 photographies du fond d'œil, atteint un accord substantiel dans la prédiction de l'acuité visuelle à quatre classes tout en développant des motifs d'attention anatomiquement organisés — passant des vaisseaux rétiniens dans les yeux à faible vision à la macula dans les yeux à vision normale — qui corrèlent avec l'exactitude de la classification et offrent une interprétabilité pour les prédictions incertaines.

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

En appliquant un cadre rigoureusement protégé contre les fuites de données à travers dix corpus bibliographiques, cette étude démontre que la distance chronologique est le prédicteur dominant de la formation des citations, surpassant systématiquement le pouvoir prédictif de l'alignement sémantique et de la prominence du réseau de citations sous des conditions temporellement strictes.

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

Cet article propose CAMSF-ADAS, un cadre de détection d'objets robuste pour les systèmes avancés d'aide à la conduite qui intègre des données de caméra, de LiDAR et de radar par le biais d'un étalonnage spatiotemporel et d'une fusion par attention croisée, en exploitant YOLOv12 pour la localisation et un Temporal Fusion Transformer optimisé par un algorithme d'optimisation de l'hippopotame amélioré pour une classification accrue.

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

Cet article démontre, par une validation sur silicium réel sur Arm TrustZone-M, que la conception de nouveaux algorithmes cryptographiques pour une exécution en temps constant est supérieure au rétrofitage, car ce dernier entraîne non seulement un coût environ deux ordres de grandeur plus élevé, mais risque également de conserver des fuites de flux de contrôle exploitables que seule une vérification par instruction peut détecter.

Arash Razban2026-07-17
💻 computer science

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

Cet article propose une stratégie d'entraînement progressif sensible à la fréquence, inspirée par le groupe de renormalisation, qui active séquentiellement des branches de basse en haute fréquence avec des taux d'apprentissage décroissants, démontrant des améliorations constantes dans les tâches de régression à faible dimension et à peu d'exemples tout en précisant que son efficacité diminue dans les scénarios de haute dimension ou de processus lisses où la séparation d'échelle est moins pertinente.

英熙 朱2026-07-17
💻 computer science

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

Cet article propose l'algorithme Dual-Stage Guided Artificial Lemming (DALA), qui améliore l'ALA traditionnel grâce au classement de probabilité adaptatif, une stratégie gloutonne à deux étapes combinant l'apprentissage antagoniste et topologique, ainsi que la mutation JADE pour résoudre efficacement les problèmes d'optimisation technique de haute dimension et le réglage des hyperparamètres pour la prévision de la charge de puissance.

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

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

Cet article propose un cadre d'optimisation adaptatif qui améliore la stabilité, la transparence perceptuelle et la robustesse des systèmes de tatouage numérique d'images basés sur des CNN/GAN à haute capacité en ajustant dynamiquement la composition de la perte et les stratégies de régularisation afin de relever les défis de la complexité variable de l'incorporation sans augmenter la surcharge architecturale.

Marta Bistroń, Zbigniew Piotrowski2026-07-17