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💻 computer science

Dynamic Adaptive Fusion Model (DAFM) for Real-Time Oil Production Forecasting

Este estudio propone el Modelo de Fusión Adaptativa Dinámica (DAFM, por sus siglas en inglés), un sistema de pronóstico inteligente en tiempo real que integra dinámicamente Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, XGBoost y redes BiLSTM mediante mecanismos de compuerta adaptativa para superar las limitaciones de los modelos estáticos, logrando una precisión superior (R² = 0,97) y una inferencia rápida para la predicción de la producción de petróleo.

Fatna Said, Kai Zhang, Huaqing Zhang, Botao Jiao, Behzad Saberali, Edwin E Nyakila2026-07-29
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ModernBERT-TR: A Modern Encoder Foundation Model for Turkish

El artículo presenta ModernBERT-TR, un codificador turco de 150 millones de parámetros preentrenado desde cero con 144,4 mil millones de tokens utilizando la arquitectura ModernBERT y un tokenizador personalizado, el cual supera significativamente a las líneas base turcas existentes y iguala a modelos concurrentes más grandes a pesar de haber sido entrenado con sustancialmente menos recursos.

Besher Alkurdi, Himmet Toprak Kesgin, Muzaffer Kaan Yuce, Mehmet Fatih Amasyali2026-07-29
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DriftSense++: Spatially Adaptive Drift Management in Dynamic Spatial Crowdsourcing

DriftSense++ es un marco dinámico que mejora la asignación de tareas de crowdsourcing espacial mediante el empleo de un enfoque de bucle cerrado y sensible a la región para detectar y gestionar de forma adaptativa tanto el desplazamiento de datos como el de concepto, superando significativamente a los métodos existentes en precisión, reducción de falsas alarmas y velocidad de recuperación a través de diversos conjuntos de datos del mundo real.

Md Mujibur Rahman, Quazi Mamun, Michael Bewong, Md Zahidul Islam2026-07-29
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ICU Mortality and LOS Prediction Models Using Machine Learning Based on Both Real and Synthetic Data

Este estudio evalúa modelos de aprendizaje automático para predecir la mortalidad en la UCI y la estancia hospitalaria en hospitales etíopes utilizando datos reales y sintéticos, encontrando que el entrenamiento híbrido con datos generados por CTGAN supera significativamente a otros métodos a pesar de su alto costo computacional, al tiempo que destaca el requerimiento de oxígeno y la SpO2 como los predictores de mortalidad más fuertes.

Girma Neshir Alemneh, Hirut Bekele Ashagrie, Lemlem Kassa Tegegne2026-07-28
💻 computer science

Orientation-Aware Mesh Learning via a Signed Half-Dihedral Scalar for Robust Shape Classification under Structural Perturbations

Este artículo propone un método de aprendizaje de mallas sensible a la orientación que utiliza un novedoso escalar diedro semivariante con signo para codificar la orientación de las caras locales, mejorando significativamente la robustez y la precisión de la clasificación para formas 3D bajo perturbaciones estructurales como cortes y bordes abiertos en comparación con los enfoques convencionales centrados en aristas.

Jong-Hyun Kim2026-07-28
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Developing Multimodal Artificial Intelligence-Based Tool for Enhancing Clinical Decision- Making in Personalised Prostate Cancer Treatment

Este estudio retrospectivo desarrolló y evaluó un sistema de soporte a la decisión clínica basado en IA multimodal que integra datos demográficos, clínicos, genómicos y de imagen para mejorar la predicción del tratamiento personalizado del cáncer de próstata en Brunéi, demostrando que una arquitectura híbrida de LSTM–Random Forest con fusión en etapa tardía logró un rendimiento robusto (AUC 0.964) a pesar de las limitaciones relacionadas con el pequeño tamaño de la muestra.

Hein Minn Tun, Lin Naing, Owais Ahmed Malik, Muhammad Syafiq Abdullah, Thu Ta, Hanif Abdul Rahman2026-07-28
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Assessment of Machine Learning Algorithms for Detection of Forest Degradation in the Remote Sensing Data of Omo Forest Reserve

Este estudio demuestra que los algoritmos de aprendizaje automático, particularmente los Clasificadores de Vectores de Soporte, alcanzan una alta precisión (hasta el 99%) en la detección de la degradación forestal en la Reserva Forestal de Omo en Nigeria utilizando datos de teledetección, abogando así por su integración en las políticas nacionales de conservación para la gestión forestal sostenible.

B. A. Babalogbon, O. O. Awotoye, O. J. Matthew, P. C. Odoh, D. E. Ekpa2026-07-28
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Hyperparameter Analysis in Retrieval-Augmented Generation Systems Applied to the Public Prosecutor’s Office of the State of Espírito Santo Corpus

Este estudio emplea una metodología de Diseño de Experimentos para analizar y optimizar hiperparámetros críticos —específicamente la estrategia de fragmentación, el volumen de contexto y la selección del LLM— dentro de un sistema de Generación Aumentada por Recuperación adaptado para la Fiscalía General del Estado de Espírito Santo, revelando que estos factores influyen significativamente en la calidad de las respuestas mediante un análisis estadístico utilizando el Aligned Rank Transform.

Heitor Quartezani, Pedro Berger, Alessandro Sarnaglia, Marcelo Guimarães, Giovanni Comarela, Leonardo Rocha, Diego Dias2026-07-28
💻 computer science

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Este artículo presenta THEA, una política de revisión definida por prompts que trata los modelos de mundo ejecutables como teorías falsables para orquestar agentes parentales y subagentes especialistas, logrando un rendimiento de vanguardia en 22 de 25 juegos de ARC-AGI-3 con costos significativamente reducidos mientras asegura que la revisión de hipótesis sea explícita, auditable y rentable.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28