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Este artículo propone AMS-Net, una arquitectura ligera basada en MobileNetV3-Small mejorada con un novedoso Módulo de Autoatención Espacial de baja complejidad y una estrategia de aprendizaje por transferencia dinámica, la cual logra una precisión y eficiencia de clasificación en tiempo real superiores en dispositivos periféricos con recursos limitados.
Este estudio construye un marco para identificar y analizar las relaciones semánticas entre entidades de algoritmos en artículos de texto completo de PLN, revelando que SciBERT destaca en la extracción de relaciones mientras el campo exhibe redes de interacción en expansión, profundización y rápida evolución dominadas por relaciones comparativas.
Este artículo presenta un protocolo de latido criptográfico ligero para enjambres robóticos que garantiza la autenticación e integridad de los mensajes en sistemas distribuidos de computación en el borde utilizando únicamente la sincronización de reloj y funciones hash, al tiempo que demuestra baja latencia, requisitos mínimos de almacenamiento y robustez contra anomalías de red en hardware Raspberry Pi 5.
Este artículo propone un marco de aprendizaje federado integrado con blockchain y que preserva la privacidad, el cual utiliza PLN y modelos de aprendizaje profundo, particularmente BiLSTM, para detectar el ciberacoso multilingüe en inglés, bengalí y banglish, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los datos y la privacidad del usuario.
Este artículo presenta LavaCrack_PT, un modelo basado en Transformer que logra una detección de grietas 3D robusta en nubes de puntos de tubos de lava no estructurados utilizando datos LiDAR de la cueva Xianren, proporcionando un flujo de trabajo validado para la evaluación estructural y la futura exploración del subsuelo lunar.
Este artículo demuestra que los esquemas de integración numérica de orden superior estándar a menudo no logran alcanzar sus tasas de convergencia asintótica teóricas cuando se aplican a funciones de redes neuronales, proporcionando un análisis de error teórico y una validación experimental en el contexto del aprendizaje de la elastica de Euler, junto con estrategias de mitigación propuestas.
Este artículo presenta SonoReasoner, un modelo de visión-lenguaje de ultrasonido que mejora el rendimiento y la consistencia diagnóstica al formular explícitamente la interpretación como un razonamiento clínico jerárquico, respaldado por el corpus SonoFlow-1M, el conjunto de datos de razonamiento SonoCorulus de escala de 7 millones y el benchmark SonoVQA curado por clínicos.
Este artículo propone SLS-DNANet, un nuevo marco de aprendizaje profundo que integra un módulo de Atención Espacial Multiescala y una función de pérdida Sensible a la Escala y la Localización para mejorar significativamente la precisión de detección y reducir las falsas alarmas para objetivos infrarrojos pequeños con baja ocupación de píxeles y variaciones de escala.
Este artículo propone GSE-SFD, un marco de destilación federada selectiva agrupada que integra el filtrado de fuera de la distribución, el intercambio de secretos mediante umbrales y la detección de anomalías para lograr simultáneamente una alta precisión, robustez contra desconexiones de clientes y ataques de envenenamiento, y una protección de la privacidad mejorada en entornos de borde con recursos limitados.
RubriQ es un marco de trabajo escalable impulsado por HPC que aprovecha la Optimización de Política Relativa de Grupo (GRPO) guiada por rúbricas para automatizar la síntesis de circuitos cuánticos que satisfagan simultáneamente la corrección algorítmica, la minimización del costo de código de superficie y las restricciones de hardware de corto plazo.