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💻 computer science

A Hybrid Intelligent Navigation Framework Using a Heuristic-Guided Dynamic Window Approach and Optimized Rapidly Exploring Random Tree Star for Autonomous Mobile Robots in Complex Dynamic Environments

Este artículo propone un marco de navegación inteligente híbrido que integra un planificador global AP-RRT mejorado y guiado por potencial con controladores locales de Enfoque de Ventana Dinámica de peso adaptativo para lograr una navegación autónoma robusta, eficiente y suave en entornos dinámicos complejos.

ManikkaChandru R, Anish Visakan B, Sivasankar Ganesan, Behnaz Sohani2026-08-06
💻 computer science

A Reliable Framework for The Safe and Interpretable Detection of Mental Health Risks from Social Media Texts

Este artículo presenta SAFER-MIND, un marco novedoso que mejora la seguridad y la interpretabilidad de la detección de riesgos de salud mental en las redes sociales mediante la combinación de integración de texto multidimensional, modelado probabilístico calibrado y predicción conforme para distinguir entre decisiones de alta confianza y casos que requieren revisión humana, logrando así una alta precisión al minimizar los errores de riesgo.

ahmed Raheem, Farshad Kiyoumarsi2026-08-05
💻 computer science

Retrieval-Augmented Generation for Reducing Hallucinations in Drug-Related Question Answering Systems

Este artículo presenta un flujo de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que reduce significativamente las alucinaciones y mejora la precisión fáctica en la respuesta a preguntas relacionadas con fármacos al fundamentar las respuestas de los LLM en una base de conocimientos farmacéuticos curada, mitigando así riesgos críticos para la seguridad del paciente.

Pratik Kumar, Rajat Verma2026-08-05
💻 computer science

Clinical Metadata and Semantic Explanation-Guided Multimodal Deep Learning for Skin Lesion Recognition

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo multimodal guiado por metadatos clínicos y explicaciones semánticas que integra imágenes dermoscópicas con atributos clínicos y diagnósticos para mejorar significativamente la precisión e interpretabilidad del reconocimiento de lesiones cutáneas en comparación con los métodos basados únicamente en imágenes.

Hangyu Chen, Jian Sun, Jinbang Zhang2026-08-05
💻 computer science

Human Behavior Recognition Based on Graph Neural Network and Cross-modal Collaborative Attention Mechanism

Este artículo propone Gnet_CAM, un nuevo modelo de reconocimiento de comportamiento humano que integra datos visuales, esqueléticos y de audio mediante redes neuronales de grafos y un mecanismo de atención colaborativa transmodal jerárquica para lograr un rendimiento robusto en escenarios complejos como la oclusión y la iluminación variable, tal como lo demuestra su precisión superior en el conjunto de datos NTU RGB+D120 y un conjunto de datos de entorno desafiante autogenerado.

Caixian Ye, Lijun Xu, Hao Qi2026-08-05
💻 computer science

Evolutionary Kernel-based T-Spherical Fuzzy C-Means Clustering, application to EMG signal

Este artículo propone el algoritmo Evolutionary Kernel-based T-Spherical Fuzzy C-Means (EKTSFCM), el cual integra conjuntos difusos T-Esféricos y una métrica de distancia de doble núcleo optimizada mediante técnicas evolutivas para lograr una precisión de agrupamiento y robustez al ruido superiores en conjuntos de datos complejos como las señales EMG.

Seyyed Hassan Ziafati Bagherzadeh, Seyed Ehsan Razavi, Gelareh Veisi2026-08-05
💻 computer science

AI-Generated RTL Code: A Functional Evaluation of Natural-Language and HLS Prompting

Este estudio evalúa la capacidad de los LLM comerciales para generar RTL de Verilog funcional a partir de especificaciones de alto nivel, encontrando que el uso de prompts de HLS-C mejora significativamente la corrección en comparación con el lenguaje natural, al tiempo que revela desafíos persistentes con errores de simulación y una generalización limitada a través de anchos de bits variables.

Giordano Santorum Lorenzetto, Vanderlei Bonato, Oliver Sinnen2026-08-05
💻 computer science

 Principal Component Analysis Searched Binary Neural Network for Carcinoma Detection using Multi-Modal Data

Este artículo propone la Red Neuronal Binaria con Búsqueda de Análisis de Componentes Principales (PCA-SBNN, por sus siglas en inglés), un modelo de aprendizaje profundo multimodal que integra características de imágenes de TC extraídas mediante TBConvL-Net y datos clínicos normalizados para lograr una detección temprana de carcinoma altamente precisa y sensible.

T Thangam, A.Kaleel Rahuman2026-08-05
💻 computer science

Automated reproducibility assessments in the social and behavioral sciences using large language models

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden servir como una herramienta de cribado escalable para evaluaciones de reproducibilidad automatizadas en las ciencias sociales y del comportamiento, logrando conclusiones cualitativas comparables a las de los reanalistas humanos al tiempo que sirven de apoyo, en lugar de reemplazar, el juicio experto en auditorías sistemáticas.

Stefan Feuerriegel, Tobias Holtdirk, Pietro Marcolongo, Anna Steinberg Schulten, Felix Henninger, Stefan Rose, Sarah Bal (…)2026-08-05