cs articoli | Gist.Science

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

Questo articolo esamina l'evoluzione delle architetture U-Net per la segmentazione di immagini mediche, evidenziando le loro cinque varianti principali, l'integrazione con tecniche avanzate come le GAN e l'augmentation dei dati, e le ottimizzazioni per l'efficienza e la trasparenza che collettivamente migliorano l'accuratezza e l'applicabilità clinica nella diagnosi delle malattie e nella pianificazione del trattamento.

Pankaj Chandankhede2026-06-30

💻 computer science

Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

Questo articolo dimostra che lo sfruttamento del verificatore nella raffinazione iterativa guidata da NLI è una vulnerabilità architettonica inerente ai cicli di feedback a metrica singola, mostrando come una pipeline training-free e zero-gradient possa degradare sistematicamente la fedeltà gonfiando al contempo i punteggi NLI attraverso la troncatura dei contenuti, e propone un protocollo di rilevamento universale e privo di annotazioni per identificare tali rischi strutturali.

Arnav Gupta2026-06-30

💻 computer science

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

Questo articolo propone Dyna-FractureNet, un nuovo framework che sfrutta il Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning per selezionare dinamicamente ensemble di modelli ottimali e coordinare meccanismi di attenzione multi-livello, migliorando così significativamente l'accuratezza, la robustezza e l'efficienza della rilevazione delle fratture in diverse regioni anatomiche nelle immagini radiografiche.

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30

💻 computer science

Photovoltaic Panel Failure Detection Using Class-Conditioned Generative Adversarial Networks

Questo articolo propone un framework di Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network (AC-GAN) che sintetizza immagini termiche ad alta fedeltà di rari difetti fotovoltaici per affrontare lo squilibrio delle classi, migliorando così significativamente la calibrazione probabilistica e l'affidabilità della diagnosi dei guasti guidata dall'IA nelle operazioni solari.

Md Moshfiqure Rahman, Paroma Chatterjee, Varsha Sen, Kamrul Hasan, Prashnna Gyawali, Anurag K. Srivastava2026-06-30

💻 computer science

Real-Time Cognitive State Decoding from EEG Using a Hybrid Quantum--Classical Neural Framework

Questo articolo introduce QNeuroGen, un framework neurale ibrido quantistico-classico che raggiunge la decodifica dello stato cognitivo in tempo reale da segnali EEG rumorosi con un'accuratezza dell'89,2% e una latenza di 48 ms, integrando un pre-processing strutturato con la codifica di caratteristiche quantistiche variazionali.

Srinivasa Gowda, P. Vanajakshi, Nischala GS2026-06-30

💻 computer science

Enhancing Breast Cancer Prediction from Histopathological Images using Hybrid CNN-LSTM Architecture

Questo studio propone un'architettura ibrida ResNet101-LSTM ottimizzata con Adam che raggiunge un'elevata accuratezza e specificità nella classificazione del cancro al seno da immagini istopatologiche BreaKHis a 40x di ingrandimento, superando altri modelli di deep learning sia negli scenari binari che in quelli multiclasse.

Rajyalakshmi Bandi, PULLARAO CHENNAMSETTY2026-06-30

💻 computer science

Quantum Neural Networks for Wind Energy Forecasting: A Comparative Study of Performance and Scalability with Classical Models

Questo studio dimostra la fattibilità delle Reti Neurali Quantistiche per la previsione dell'energia eolica valutando sistematicamente 12 configurazioni rispetto ai modelli classici, rivelando che specifici design di QNN possono raggiungere prestazioni competitive (fino a R² = 0,94) nonostante i compromessi computazionali inerenti alle simulazioni dell'era NISQ.

Batuhan Hangun, Onder Eyecioglu, Mehar Ali, Oguz Altun, Korhan Kayisli2026-06-30

💻 computer science

Quantum Hash Function Based on Spectral Properties of Graphs and Discrete Walker Dynamics

Questo articolo introduce QGH-256, un nuovo algoritmo di hashing quantistico che genera impronte digitali a 256 bit mappando i messaggi su grafi pesati su una griglia toroidale e utilizzando la stima della fase quantistica per estrarre caratteristiche spettrali che catturano sia proprietà strutturali che dinamiche, dimostrando una forte sensibilità crittografica e fattibilità attraverso simulazioni Qiskit.

Mohana Priya Thinesh Kumar, Pranavishvar Hariprakash2026-06-30

💻 computer science

DDANet: A Dense Dual-Attention Network for Robust and Generalizable Semantic Segmentation Across Diverse Medical Imaging Tasks

Questo articolo introduce DDANet, una nuova rete di doppia attenzione densa (Dense Dual-Attention Network) che combina connessioni skip dense e meccanismi di doppia attenzione per ottenere una delimitazione dei bordi e una generalizzazione superiori nella segmentazione di immagini mediche, superando i modelli baseline con elevati punteggi di accuratezza, Dice e IoU.

GOMATHI P, DEVI PRIYA2026-06-30

💻 computer science

TinyOL-ARLDA On-Device Learning Auto Regularized Linear Discriminant Analysis for Sound-Based Predictive Maintenance

Questo articolo presenta TinyOL-ARLDA, un framework di apprendimento incrementale leggero e on-device basato sull'Analisi Discriminante Lineare regolarizzata che consente la manutenzione predittiva basata sul suono in tempo reale, indipendente dal cloud, su microcontrollori con un'accuratezza superiore al 94% e un'impronta di memoria inferiore a 20 KB.

Abdelwahed ELMOUTAOUKKIL, Mohammed HAMLICH2026-06-30

← Precedente Successivo →