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💻 computer science

A Deep Learning Framework for Multi-Class Lung Disease Detection Using CXR Imaging

Questo studio propone un framework di deep learning consapevole dei bias che utilizza un dataset CXR multisorgente curato e uniformemente preprocessato e un controllo di sanità mentale basato sulla predizione della sorgente per mitigare il bias di origine del dataset, dimostrando che un modello ResNet-38 personalizzato raggiunge un'accuratezza superiore nel rilevamento di malattie polmonari multiclasse di circa il 93% rispetto alle architetture ResNet più profonde.

Neha Sehgal, Md. Arquam, Tayyab Khan, Akanksha Mrinali2026-09-01
💻 computer science

A Hybrid Machine-Learning Based Security Algorithm for Improved Detection of Distributed-Denial-of-Services Attacks in Internet of Things Networks

Questo articolo propone un framework ibrido di sicurezza basato sul Machine Learning (MLBS) che integra K-Nearest Neighbors (KNN) e Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per ottenere un'accuratezza e una robustezza superiori nel rilevamento di attacchi Distributed Denial of Service (DDoS) all'interno delle reti Internet of Things (IoT), superando i modelli convenzionali con un tasso di rilevamento del 98,72%.

Coster Baloyi, Topside Ehleketani Mathonsi, Tshimangadzo Mavin Tshilongamulenzhe, Tonderai Muchenje, Du Plessis Daniel2026-09-01
💻 computer science

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

Questo studio propone un framework di apprendimento profondo ibrido adattivo multi-scala e multi-esperto che combina EfficientNetB7 e Vision Transformer con fusione dinamica delle caratteristiche e raffinamento dell'attenzione per raggiungere l'accuratezza e la spiegabilità allo stato dell'arte nella classificazione di immagini istopatologiche del tumore al seno sul dataset 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

Questo articolo presenta uno studio empirico sulle API di YouTube che utilizza l'analisi di correlazione e modelli basati su alberi su 8.743 interazioni di Stack Overflow per identificare e caratterizzare le aree di supporto ad alto rischio guidate da fattori ambientali, del codice e della documentazione, offrendo spunti azionabili per migliorare la qualità del supporto e i tempi di risposta delle API.

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

Questo articolo presenta UAD-YOLO, un framework efficiente basato su YOLOv11 potenziato con Large Separable Kernel Attention, Reparameterised Convolution e perdita Shape-IoU per ottenere un rilevamento di anomalie urbane ad alta precisione e in tempo reale in scene complesse, validato da un nuovo dataset e da metriche di prestazione superiori rispetto ai modelli baseline.

Chen Shiying2026-09-01
💻 computer science

An explainable hierarchical machine learning framework for schizophrenia biomarker detection based on electroencephalogram signals

Questo studio presenta un framework di apprendimento automatico gerarchico e spiegabile che integra la Selezione Sequenziale in Avanti con l'analisi SHAP per identificare biomarcatori EEG robusti, come l'entropia di permutazione frontale e le caratteristiche spettrali temporali, raggiungendo un'accuratezza fino all'81,44% nel distinguere i pazienti con schizofrenia dai controlli sani.

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

Il documento introduce NACS-Net, un nuovo framework di segmentazione che integra un doppio flusso normalità-deviazione, un raffinamento iterativo con gating anatomico e un collo di bottiglia concettuale sparso per affrontare efficacemente le sfide dello squilibrio del primo piano, delle lesioni a basso contrasto e della generalizzazione tra diversi scanner nel rilevamento del cancro alla prostata clinicamente significativo su RM pesata in T2.

Shijie Liu, Fengshuo Liu, Yang Liu2026-09-01
💻 computer science

A Lightweight Lychee Detection Network for Orchard Harvesting Robots via ODConv and Spatial Feature Restoration

Questo articolo propone ODAF-YOLOv11-n, un rilevatore di oggetti ultra-leggero che integra la Convoluzione Dinamica Omni-Dimensionale e un Modulo di Restauro delle Caratteristiche Spaziali Leggero per ottenere un rilevamento dei litchi ad alta precisione e in tempo reale in complessi ambienti di frutteti, riducendo significativamente la complessità computazionale per l'implementazione robotica su dispositivi edge.

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

Questa survey esamina la pianificazione semantica per i robot collaborativi formalizzando la sfida come un problema di grounding vincolato, proponendo una tassonomia di architetture che bilanciano capacità e ispeztabilità, e delineando una tabella di marcia per migliorare l'affidabilità attraverso una migliore stima dell'incertezza, la verifica dei piani e i meccanismi di recupero.

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 è un rilevatore leggero e in tempo reale basato su YOLO11n che migliora il rilevamento di piccoli oggetti di traffico nelle immagini UAV integrando meccanismi di attenzione multi-scala edge-aware e coordinate-aware, ottenendo significativi miglioramenti della mAP sul dataset VisDrone2019-DET pur mantenendo elevate velocità di inferenza.

Liping Wang, Mingxin Han, Yan Chen, Heng Li, Dongyao Zou2026-09-01