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💻 computer science

CardioTrust: Trustworthy Retrieval Augmented Clinical Decision Support for Personalized Cardiovascular Disease Prediction

CardioTrust es un novedoso marco de IA confiable que integra la estratificación de riesgos mediante aprendizaje automático, la Generación Aumentada por Recuperación Híbrida guiada por predicción y la explicabilidad SHAP para ofrecer predicciones de enfermedades cardiovasculares personalizadas, altamente precisas, transparentes y clínicamente fundamentadas, superando significativamente a los modelos base tradicionales.

Veerababu Reddy, Vasavi Durga Potla, Baji Noorbasha, Karthik Reddy Vajrala, Sadwika Bollu2026-08-07
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High-Speed Image Encoding in Chaotic Neural Maps Using Circulant Topology and Fast Convolution

Este artículo presenta el algoritmo FC-CML, el cual aprovecha la topología circulante y la convolución rápida para reducir la complejidad de tiempo y espacio de la codificación de imágenes neuronales caóticas de O(N³) y O(N²) a O(N log N) y O(N), respectivamente, permitiendo así un procesamiento de imágenes estable y de alta velocidad en dispositivos periféricos de bajo costo como el ESP32.

Venkata Rajasekhara Reddy Lakkasani2026-08-07
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Reinforcement Learning for Intelligent Vehicle-to-Grid Integration: Balancing Clean Energy Utilization and Battery Degradation Preservation

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo basado en la Optimización de Política Próxima que gestiona el flujo bidireccional de potencia Vehículo-a-Red utilizando el conjunto de datos Indian Grid Master para equilibrar los beneficios económicos y ambientales con la longevidad de la batería mediante una función de recompensa asimétrica y restricciones estrictas del Estado de Carga.

Vansh Sharma2026-08-07
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BioGCN: Biologically Inspired Graph Convolutional Network to Predict Human Oral Bioavailability

El artículo presenta BioGCN, una Red Convolucional de Grafos de inspiración biológica que integra códigos ATC como conocimiento de dominio para mejorar significativamente la precisión en la predicción de la biodisponibilidad oral humana en comparación con los métodos tradicionales de aprendizaje automático y los modelos existentes.

Koyel Mandal, Aritra Banerjee, Anushree Bhattacharya, Sanghamitra Bandyopadhyay2026-08-07
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Research on an Insulator Defect Detection Method Integrating Multi-Scale Perception and Triple Attention

Este artículo propone DTRW-YOLO11s, un algoritmo de detección de defectos en aisladores mejorado que integra un módulo de submuestreo DSDown, atención de triplete (Triplet Attention) y percepción multiescala basada en RFCAConv con pérdida WIoU para mejorar significativamente la precisión de detección y la eficiencia computacional, reduciendo al mismo tiempo los falsos positivos y las detecciones omitidas en entornos complejos de líneas de transmisión.

Yuqin Li, Chaohui Zhou2026-08-07
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RECO-Rank: A Compensatory Multi-Evidence Ranking Model for Cross-Domain Reviewer Recommendation

Este artículo propone RECO-Rank, un modelo de clasificación compensatorio de múltiples evidencias que integra señales semánticas, temáticas y de citación para superar las limitaciones del filtrado basado primordialmente en la semántica en la recomendación de revisores entre dominios, mejorando así la identificación de revisores adecuados con terminología divergente mientras mantiene la precisión de los primeros puestos.

Jiahao Chen, Jinying Xu, Zhijian Fang2026-08-07
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AI-Enhanced Sustainable Cement Manufacturing: Optimization, Efficiency, and Environmental Impact Reduction

Este artículo propone un nuevo marco de IA integrado que combina redes neuronales, algoritmos genéticos, aprendizaje por refuerzo y máquinas de vectores de soporte para optimizar simultáneamente el diseño de la mezcla de cemento, el control del horno y la evaluación del ciclo de vida, logrando reducciones significativas en las emisiones de CO₂, el consumo de energía y el uso de materias primas, al tiempo que aborda los desafíos clave de implementación.

Rohit Sharma2026-08-07
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HCL-YOLOv8: Lightweight Transmission-Line Insulator Defect Detection via Hierarchical Consistency Learning and Task-Aligned Label Assignment

Este artículo propone HCL-YOLOv8, un marco de detección ligero que mejora la identificación de defectos en aisladores de líneas de transmisión mediante la integración de aprendizaje de consistencia jerárquica, asignación de etiquetas alineada con la tarea y funciones de pérdida especializadas para abordar los desafíos en la localización de defectos diminutos dentro de entornos complejos.

Lei Wang, Jiamao Han, Yaxing Wei, Bin Zhao, Jing Xu, Lei Han, Yu Zhang, Yingchao Zhen, E erdun, Lai Man, Jian Wei, Liguo (…)2026-08-07
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Biomechanics-Guided Standard Action Modeling and Lightweight ST-GCN for Interpretable Phase-Based Action Quality Assessment

Este artículo propone un marco ligero e interpretable que combina el modelado de movimiento estándar guiado biomecánicamente con una ST-GCN de cuatro capas para proporcionar una evaluación de calidad y retroalimentación específica por fase para el salto de longitud sin carrera en entornos de educación física.

Le-Tian Sun, Zi-Hang Ding, Bi-Zhu Yang, Yu-Tong Zhang, Yi-Tian Sun, Meng-Kun Li2026-08-07