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💻 computer science

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

Este artigo propõe um framework de aprendizado de transferência sintético-para-real de dois estágios que aproveita 400 relatórios sintéticos clinicamente validados para pré-treinar um modelo de visão-linguagem, melhorando significativamente o desempenho da geração automatizada de laudos de mamografia e a eficiência de dados, além de reduzir alucinações em comparação com os métodos atuais de estado da arte.

Gani Esen, Marat Nurtas, Jandos Amankulov, Laura La Paglia2026-07-20
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Task-Adaptive Decoder Specialization for Unified Image Coding Toward Human Reconstruction and Machine Classification

Este artigo propõe uma estrutura de especialização de decodificador adaptável à tarefa que utiliza um codificador compartilhado e uma representação latente com adaptadores do lado do decodificador dinamicamente reconfigurados para aumentar simultaneamente a discriminabilidade semântica para classificação por máquina e a fidelidade de textura de alta frequência para percepção humana em codificação de imagem unificada, particularmente em baixas taxas de bits.

Wei Zhang, Xiwu Shang, Mengyao Wang, Xiaoli Zhao, Guozhong Wang2026-07-20
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Predicting Visual Acuity from Fundus Photographs Using a Domain-Pretrained Vision Transformer: Anatomical Alignment of Attention Patterns

Este estudo demonstra que um Vision Transformer pré-treinado em domínio (RETFound) ajustado com mais de 21.000 fotografias de fundo de olho alcança uma concordância substancial na predição da acuidade visual de quatro classes, ao mesmo tempo em que desenvolve padrões de atenção anatomicamente organizados — deslocando-se de vasos retinianos em olhos com baixa visão para a mácula em olhos com visão normal — que se correlacionam com a correção da classificação e oferecem interpretabilidade para predições incertas.

Jin Hyun Kim, Yong Seop Han, Kuk Jin Jang, Seoung Jin Lee, Hyonyoung choi, Insup Lee2026-07-17
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Semantic Alignment, Chronological Distance, and Citation-Network Prominence in Citation Formation: Evidence from Ten Citation Corpora

Ao aplicar um arcabouço rigorosamente mitigado contra vazamentos em dez corpora bibliográficos, este estudo demonstra que a distância cronológica é o preditor dominante da formação de citações, superando consistentemente o poder preditivo do alinhamento semântico e da proeminência na rede de citações sob condições temporalmente estritas.

Moses Boudourides2026-07-17
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Cross-Attention Based Multi-Sensor Fusion for Robust Object Detection in ADAS: YOLOv12 with Spatiotemporal Calibration and iHOA-Tuned Temporal Fusion Transformer

Este artigo propõe o CAMSF-ADAS, um framework de detecção de objetos robusto para Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor que integra dados de câmera, LiDAR e radar por meio de calibração espaço-temporal e fusão por atenção cruzada, aproveitando o YOLOv12 para localização e um Temporal Fusion Transformer ajustado pelo Algoritmo de Otimização de Hipopótamo Melhorado para classificação aprimorada.

Raghunath Mallavarapu, Kanaka Raju Pappala, Sattibabu Bhumireddi, G. Krishna Podagatlapalli, Kavitha Chandu, Durga Rao T (…)2026-07-17
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Retrofit or Redesign? Hardware-Validated Constant-Time Defense and Cost Analysis for the M-Step Side-Channel on TrustZone-M

Este artigo demonstra, por meio de validação em silício real no Arm TrustZone-M, que o redesenho de algoritmos criptográficos para execução em tempo constante é superior ao retroajuste, uma vez que este último não apenas incorre em um custo aproximadamente duas ordens de magnitude maior, mas também corre o risco de reter vazamentos de fluxo de controle exploráveis que apenas a verificação por instrução pode detectar.

Arash Razban2026-07-17
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From Infrared to Ultraviolet]{From Infrared to Ultraviolet: A Renormalization Group Approach to Frequency-Aware Progressive Training

Este artigo propõe uma estratégia de treinamento progressivo sensível à frequência inspirada no grupo de renormalização que ativa sequencialmente ramos de baixa para alta frequência com taxas de aprendizado decrescentes, demonstrando melhorias consistentes em tarefas de regressão de poucos disparos e baixa dimensionalidade, ao mesmo tempo em que esclarece que sua eficácia diminui em cenários de alta dimensionalidade ou processos suaves onde a separação de escalas é menos relevante.

英熙 朱2026-07-17
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Dual-Stage Guided Artificial Lemming Algorithm (DALA) For Solving Engineering Application Optimization Problems

Este artigo propõe o Algoritmo de Lemming Artificial de Dois Estágios Guiado (DALA), que aprimora o tradicional ALA por meio de classificação de probabilidade adaptativa, uma estratégia gananciosa de dois estágios combinando aprendizado adversarial e topológico, e mutação JADE para resolver eficazmente problemas de otimização de engenharia de alta dimensão e ajuste de hiperparâmetros para previsão de carga de potência.

Jiayi Gao, Yu Zhang2026-07-17
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Adaptive Optimization for Stable High-Capacity CNN/GAN Image Watermarking

Este artigo propõe uma estrutura de otimização adaptativa que aumenta a estabilidade, a transparência perceptual e a robustez de sistemas de marca d'água de imagem CNN/GAN de alta capacidade ao ajustar dinamicamente a composição de perda e as estratégias de regularização para enfrentar os desafios da variabilidade da complexidade de embutimento sem aumentar o overhead arquitetônico.

Marta Bistroń, Zbigniew Piotrowski2026-07-17