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Este artículo presenta un modelo de perfilado impulsado por IA dentro de un entorno de cyber range que evalúa continuamente el desempeño del estudiante para generar retroalimentación automatizada y personalizada y rutas de aprendizaje adaptativas, abordando así desafíos clave en escalabilidad y personalización para la educación en ciberseguridad.
Este artículo propone un front-end semántico ligero y en tiempo real que integra la segmentación de instancias periódica con un flujo de mapeo Gaussiano basado en registro para eliminar eficazmente objetos dinámicos y mejorar la robustez del SLAM RGB-D en entornos dinámicos.
Este estudio presenta LV-YOLO, un marco de aprendizaje profundo de dos etapas que combina MobileNetV3 para el cribado global y un modelo YOLOv11 optimizado con novedosos módulos de atención y sobremuestreo, el cual detecta de manera efectiva y precisa la invasión linfovascular en imágenes de portaobjetos completos de cáncer gástrico para asistir a los patólogos en la estratificación de riesgo clínico.
SpectralMLP introduce un novedoso marco de red neuronal de hipergrafos que reemplaza la agregación tradicional con un mecanismo de filtrado espectral de doble frecuencia eficiente y libre de paso de mensajes utilizando bases de polinomios de Jacobi aprendibles, logrando un rendimiento de vanguardia en múltiples evaluaciones comparativas mientras mantiene un recuento de parámetros inferior al de la mayoría de los métodos existentes.
Este estudio presenta un banco de pruebas controlado que compara modelos secuenciales brutos, basados en imágenes (GAF), híbridos y estadísticos para la detección de anomalías en el consumo de electricidad doméstica, encontrando que el modelado temporal directo (Raw 1D-CNN) superó a otros enfoques bajo protocolos de perturbación sintética, al tiempo que enfatiza la necesidad de una interpretación cautelosa debido al alcance de un solo hogar del conjunto de datos y la falta de anotaciones de fallos del mundo real.
Este artículo presenta un marco de ejecución de almacén inteligente que integra SAP EWM, modelos de lenguaje de gran tamaño, SAP BTP y robots móviles autónomos para permitir la ejecución de tareas impulsada por lenguaje natural, logrando una tasa de éxito del 98% y un tiempo de ejecución promedio de 4,7 segundos mediante la colaboración adaptativa entre humanos y robots.
Esta revisión sistemática de la literatura analiza 97 estudios para identificar seis mecanismos de gobernanza clave para la IA responsable en los negocios, revelando un consenso sobre principios éticos como la rendición de cuentas y la equidad, al tiempo que destaca desafíos significativos de implementación y brechas de investigación que obstaculizan una adopción efectiva.
El artículo presenta ARIES-Mission, un sistema modular de visión y lenguaje que mejora la planificación de misiones de UAV mediante la selección de la ruta más corta factible de un portafolio de cuatro candidatos (orden de reconocimiento bruto, optimización de colonia de hormigas, evolución diferencial y optimización por enjambre de partículas), logrando una reducción del 24.21% en la distancia total y un rendimiento casi óptimo con una brecha media de 0.042% respecto al óptimo exacto.
Este artículo presenta un marco de trabajo asistido por IA que genera tutoriales de entrenamiento inmersivos en RV y RM a partir de demostraciones de expertos mediante la captura de datos multimodales para crear instrucciones estructuradas paso a paso con repeticiones de avatares en 3D, permitiendo así una capacitación industrial escalable y sin instructores.
Este artículo presenta la Reasignación Predictiva con Compuerta de Confianza (TGPR, por sus siglas en inglés), un mecanismo de subasta bayesiano que adapta dinámicamente la asignación de tareas y los tiempos de espera basándose en estimaciones de fiabilidad de comunicación por robot para reducir la sobrecarga de mensajería y la ejecución duplicada en redes con pérdida, aunque inadvertidamente reduce las tasas generales de finalización de tareas en condiciones de canal deficientes debido a la inflación de los tiempos de espera.