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💻 computer science

A Hybrid Graph Neural Network Approach for Fraud Detection in Financial Transactions

Este artículo propone un novedoso marco de red neuronal de grafos híbrida que integra Redes Convolucionales de Grafos, Redes de Atención de Grafos, Transformers de Grafos y mejora de características basada en wavelets para capturar patrones estructurales y espectrales multiescala, superando significativamente a los métodos existentes en la detección de fraude financiero complejo con alta precisión y escalabilidad.

Mohamed Hechmi2026-08-11
💻 computer science

A PINN Approach for Solving Singularly Perturbed Parabolic Partial Differential Equations with Two Small Parameters

Este artículo propone dos modelos de Redes Neuronales Informadas por la Física, DeepXDE y una implementación en PyTorch puro, para resolver eficazmente ecuaciones diferenciales parciales parabólicas singularmente perturbadas con dos parámetros pequeños, abordando las limitaciones de los métodos numéricos estándar para capturar capas límite e interiores.

Archishman Nag, Akmal Raza, Arshad Khan2026-08-11
💻 computer science

Feature-Reduced IoT Intrusion Detection Using Clustering-Based Mutual Information and Meta-Heuristic CNN Optimization

Este artículo propone un flujo de trabajo de detección de intrusiones para IoT computacionalmente eficiente que integra una estrategia de balanceo híbrida SMOTE-ENN-LOF, un algoritmo de selección de características basado en información mutua y agrupamiento (BBFS), y redes CNN 1D optimizadas mediante Hunger Games Search para lograr una detección de ataques confiable con conjuntos de características reducidos y arquitecturas de modelos compactas a través de diversos conjuntos de datos de IoT.

S KUMAR REDDY MALLIDI, Rajeswara Rao Ramisetty2026-08-11
💻 computer science

Explainable Hybrid ConvNeXt–Vision Transformer Model for Pneumonia Detection from Chest X-ray Images

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo híbrido y explicable que combina ConvNeXt-Base con CBAM y Vision Transformer (ViT-B/16) que logra una precisión de detección de neumonía superior (94.03%) e interpretabilidad en imágenes de radiografías de tórax en comparación con los modelos base existentes.

Israt Fatema Shorna, Sadek Al Prince, Aziz Misher Mishu, Gazi Mehraj Sakib, Fairuz Aman2026-08-11
💻 computer science

Entity-Level Post-Hoc Reliability Calibration for Named Entity Recognition via Multi-Source Features

Este artículo propone un método de calibración de fiabilidad a nivel de entidad post-hoc para el Reconocimiento de Entidades Nombradas que aprovecha características de múltiples fuentes para entrenar un calibrador ligero, mejorando significativamente la precisión de la confianza y la robustez del despliegue sin modificar el modelo subyacente.

Junhui Yang, Feifan Xiao2026-08-11
💻 computer science

Parkinson's Disease Drug Dose Optimization Using Multi-Objective Reinforcement Learning

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo multiobjetivo para optimizar la dosificación de la medicación de la enfermedad de Parkinson que genera un conjunto de Pareto de políticas para modelar y navegar explícitamente los compromisos entre el control de los síntomas motores y los riesgos de discinesia, superando a los referentes clínicos y aleatorios al tiempo que respalda una toma de decisiones transparente y centrada en el paciente.

Ahmad Rezaie Mianroodi, Seyed-Mohammad Fereshtehnejad, Frank Rudzicz2026-08-11
💻 computer science

Engineering the First Digital Keyboard for the Zou Language: Layout Optimization and Standardized Repository Integration

Este artículo detalla el diseño, la optimización y la estandarización del primer teclado digital para la lengua Zou, integrando con éxito una solución de mapeo de caracteres personalizada en el repositorio global de Keyman para superar las limitaciones de hardware y permitir la preservación computacional y la localización digital de este sistema de escritura de escasos recursos.

T. Marvin Zou2026-08-11
💻 computer science

Hierarchical Progressive Stereo Extrinsic Self-Calibration with Stereo Super-Resolution and Multi-Level Correspondence Filtering

Este artículo propone un marco de trabajo de Autocalibración Progresiva Jerárquica (HPSC, por sus siglas en inglés) que aborda conjuntamente la degradación de la resolución, la incertidumbre dependiente de la profundidad y la interferencia de objetos dinámicos en cámaras estéreo para la conducción autónoma a través de un proceso unificado de tres etapas que integra la superresolución estéreo, la poda de correspondencia estratificada por profundidad y la supresión dinámica jerárquica.

Xin Ding, Ting Sun2026-08-11
💻 computer science

MR-STGCN: A Multi-weather Robust Spatial–Temporal Graph Convolutional Network for Skeleton-based Gesture Recognition

Este artículo presenta MR-STGCN, una red de convolución de grafos espacio-temporales robusta ante múltiples condiciones climáticas que aprovecha la atención de enrutamiento regional dinámica y las convoluciones dilatadas multiescala para lograr un reconocimiento de alta precisión y baja latencia de los gestos de mando de los agentes de tráfico bajo condiciones climáticas adversas.

Zhipeng Liu, Zhizhou Wu, Chi Zhang, Bin Pan2026-08-10
💻 computer science

Liability in Motion: A retrieval-augmented LLM application in road traffic liability apportionment

Este estudio presenta un modelo de lenguaje con recuperación aumentada que predice distribuciones proporcionales de responsabilidad en el tráfico vial según la ley alemana mediante la integración de metadatos legales taxonómicos y demostraciones ordenadas por relevancia, facilitando así los acuerdos extrajudiciales a través de predicciones algorítmicas racionalizadas y alineadas con la justicia.

Felix Riechmann2026-08-10