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💻 computer science

AiDER: Auditing and Document Evaluation via Rule Compilation and Small Language Models - An Education Case Study

LoDER es un marco auditable para evaluar documentos frente a requisitos en lenguaje natural que compila reglas en código ejecutable para restringir la extracción de evidencia mediante modelos de lenguaje pequeños, asegurando veredictos deterministas e inspeccionables mientras demuestra que la reparación de reglas impulsada por la validación mejora significativamente la precisión en modelos de 2B a 4B parámetros en contextos educativos.

Valerio Crocetti, Elia Pacioni, Aldo Franco Dragoni, Michael, Davide Calvaresi2026-08-04
💻 computer science

Transparency in Software Defect Prediction: A Dual Approach using Explainability and Tradeoff Analysis

Este artículo propone un enfoque dual para mejorar la transparencia y el rendimiento en la predicción de defectos de software en conjuntos de datos desequilibrados mediante la optimización del compromiso entre las tasas de detección y de falsas alarmas a través de un novedoso objetivo de ajuste de umbral y un ajuste fino de datos basado en explicaciones contrafácticas.

Nitin Sai Bommi, Umamaheswara Sharma Bhutamapuram, Atul Negi2026-08-04
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External Validation and Interpretability Analysis of a Deep Learning Model for Forensic Age Estimation Across Brazilian and Romanian Populations

Este estudio demuestra que, si bien los modelos de aprendizaje profundo pueden capturar patrones de envejecimiento biológico para la estimación de la edad forense, su fiabilidad se ve significativamente comprometida por cambios en la población y en el hardware, lo que subraya la necesidad crítica de validación externa y análisis de interpretabilidad para detectar atajos no anatómicos antes de su aplicación forense.

Laura Meloni, Liviu-Mihai Iacob, Sorana Eftimie, Raluca Roman2026-08-04
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SPARE - STARE: Securing Progressive Web Apps - Trusted Web Activity Against Unauthorized Replications

Este artículo propone y evalúa "SPARE-STARE", un marco de seguridad basado en parámetros de consulta que utiliza el cifrado e identificadores únicos para vincular las Aplicaciones Web Progresivas con Actividades Web de Confianza, mitigando eficazmente las amenazas de replicación no autorizada al tiempo que supera las limitaciones de comunicación y reduce la complejidad del desarrollo.

Sajib Talukder, Nur Imtiazul Haque, Hisham Kholidy2026-08-04
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Loss-Aware Attention-Based Dual Feature Selection for Handling Imbalanced IoT Intrusion Detection

Este artículo propone el marco DFLA-IDS, el cual combina la selección de características globales mediante MIC y mRMR con un transformador de atención consciente de la pérdida para abordar eficazmente la redundancia de características y el desequilibrio de clases, logrando un rendimiento de detección de intrusiones superior en el conjunto de datos UNSW-NB15 en comparación con Deep BiLSTM.

Majid Altuwairiqi Altuwairiqi2026-08-04
💻 computer science

IFF-HVT: Informative Feature Fusion in Hybrid Vision Transformers for Image Classification

Este artículo presenta IFF-HVT, una arquitectura híbrida que integra una columna vertebral ResNet-50 con un modelado de contexto basado en transformadores y un módulo de fusión de características informativo para equilibrar eficazmente la representación de características locales y globales, logrando mejoras significativas en la precisión sobre los modelos de referencia en conjuntos de datos de clasificación de imágenes de escala media.

Ahsan Umar2026-08-04
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Comparative Evaluation of Machine Learning and Deep Learning Models for Targeted Metaphor Detection

Este artículo evalúa diversos modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para la detección de metáforas dirigidas en un conjunto de datos de siete palabras objetivo, encontrando que un enfoque híbrido de LDA-Sentence-BERT-Random Forest supera a otros métodos, incluyendo un ensamblaje de consenso, al lograr un 84% de precisión mediante la combinación efectiva de incrustaciones de oraciones contextuales e información a nivel de tema.

Muhammad Hassam Aslam Khan, Ninad Deshpande2026-08-04
💻 computer science

Spatial Fairness in Taxi Demand Prediction: A Hybrid Approach Leveraging District Profiles

Este artículo propone un marco híbrido de predicción de la demanda de taxis que integra la Factorización de Matrices No Negativas con la Optimización del Tiburón Blanco para la imputación de datos, LSTM para el modelado temporal y un mecanismo de regularización consciente de la equidad basado en la Proximidad de Dificultad Relativa para minimizar las disparidades de predicción entre los distritos urbanos mientras mantiene una alta precisión.

Ghazalak Eslami, Foad Ghaderi2026-08-04
💻 computer science

Eco Track: AI- and IoT-Powered E-Waste Segregation and Awareness for Sustainable Recycling

Este artículo presenta "Eco Track", un prototipo de bajo costo impulsado por IA e IoT que utiliza un modelo YOLOv8-M y actuadores motorizados para lograr una segregación automatizada y consciente de la seguridad de componentes pequeños de residuos electrónicos, demostrando una alta precisión y mAP en entornos de laboratorio mientras aborda las limitaciones prácticas de despliegue en el borde.

R Rashmi, Konakalla Meenakshi, Medhini Katti, M.R. Madhura2026-08-04
💻 computer science

EELTRA-Net: An Intelligent Hybrid Framework for Energy-Efficient and Lifetime-Aware Routing in Vehicular Ad Hoc Networks

EELTRA-Net es un marco híbrido inteligente que integra Unidades Convolucionales Temporales, Unidades Recurrentes con Compuerta y una Red de Alimentación hacia Adelante Impulsada por Atención para optimizar la eficiencia energética, la fiabilidad y la vida útil de la red en las Redes Vehiculares Ad Hoc, logrando métricas de rendimiento superiores como una Tasa de Entrega de Paquetes del 98.9% en comparación con los modelos base existentes.

Krishna Komaram, Nagarjuna Karyemsetty2026-08-03