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💻 ciencias de la computación

When Unseen Attacks Look Normal: Open-Set Evaluation, Feature Observability, and Protocol-Invariant Detection in Mobile Ad Hoc Networks

Este artículo demuestra que, mientras los modelos estándar de aprendizaje automático fallan al detectar ataques no vistos en redes ad hoc móviles debido a su dependencia de distribuciones variables, una característica simple e invariante al protocolo —contar los vecinos de enrutamiento sin tramas decodificadas— logra una detección perfecta de ataques de agujero de gusano al identificar violaciones estructurales en lugar de anomalías estadísticas.

Amruth V, Devaraj Verma C2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Improved stacking ensemble learning for objective tinnitus severity assessment based on functional near-infrared spectroscopy signals

Este estudio propone un algoritmo de aprendizaje de conjunto de tipo Stacking mejorado que utiliza señales de espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) para lograr una evaluación altamente precisa, objetiva y cuantitativa de la severidad del tinnitus, superando significativamente a los modelos convencionales y ofreciendo una herramienta prometedora para el diagnóstico clínico.

Nihong Zhou, Hao Yang, Yiru Meng, Juanjuan Yang, Xiaoli Fan2026-09-25
💻 ciencias de la computación

PixelChain: A Blockchain Inspired Reversible Cryptographic Framework for Secure Image Encryption

Este artículo propone el Cifrado PixelChain (PCE), un marco criptográfico ligero y reversible inspirado en los principios de la cadena de bloques que asegura imágenes mediante el hashing recursivo SHA-256 y flujos de claves basados en XOR sin libros de contabilidad distribuidos, logrando una alta resistencia a ataques estadísticos y una baja complejidad computacional adecuada para aplicaciones de IoT e imágenes médicas con recursos limitados.

Faizal Nujumudeen2026-09-25
💻 ciencias de la computación

On Image classification using spiking membrane systems with structural plasticity and spike time dependent plasticity rules

Este artículo propone un nuevo método de clasificación de imágenes para letras inglesas utilizando sistemas neuronales pulsantes con plasticidad estructural y plasticidad dependiente del tiempo de los pulsos, el cual combina el descenso de gradiente y las reglas hebbianas para lograr una precisión del 99,79% en datos sin ruido y superar a los modelos existentes en conjuntos de datos con ruido.

PRITHWINEEL PAUL, Subham Chakraborty2026-09-25
💻 ciencias de la computación

CareLoop: Measuring the Gap Between Knowing Medicine and Practicing It in the Context of Patients' Lives

Este artículo presenta CareLoop, un entorno de pruebas (sandbox) del mundo clínico que evalúa la capacidad de los modelos de IA para practicar la medicina dentro del complejo contexto de la vida de los pacientes mediante la medición de su desempeño al descubrir estados ocultos, adaptarse a las restricciones y gestionar las consecuencias a través de trayectorias simuladas, revelando que las capacidades basadas en la ejecución son distintas de y más desafiantes que el simple hecho de conocer hechos médicos.

Zhenhong Yang, Jintao Fei, Jun Zhao2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Segmentation Techniques for Malaria Parasites and Sickle Cells in Peripheral Blood Smear Microscopy: A Systematic Review of Artificial Intelligence Approaches for Field Deployment in Endemic Regions

Esta revisión sistemática de 50 estudios evalúa las técnicas de segmentación clásicas y de aprendizaje profundo para parásitos de la malaria y células falciformes en frotis de sangre periférica, destacando su potencial para el despliegue en campo en entornos de bajos recursos al tiempo que identifica brechas críticas en la estandarización de conjuntos de datos, la validación externa y la optimización para dispositivos periféricos.

Habert Tumwesigye¹, Abraham Birungi, Samuel Tumwesigire, Yekosan Mitala, Raymond Atwine¹2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Evaluating Vision-Language Models for Structured Information Extraction from Heterogeneous Multi-Page Laboratory Reports

Este estudio evalúa los modelos de visión y lenguaje para la extracción de datos estructurados a partir de informes de laboratorio heterogéneos de múltiples páginas, encontrando que, si bien el procesamiento de documentos completos ofrece una velocidad superior, un flujo de trabajo página por página utilizando Qwen2.5-VL logra la mayor precisión y estabilidad a través de diversas longitudes de documento.

Ashish Katyal, Ashwani Bhatnagar2026-09-25
💻 ciencias de la computación

SOFA: Sustainable Container Orchestration in Geo-Distributed FaaS Datacenters

Este artículo propone SOFA, un novedoso marco de orquestación de recursos para centros de datos de Función como Servicio (FaaS) geodistribuidos que optimiza simultáneamente los costos de energía, las emisiones de carbono y el uso de agua mientras mantiene o mejora el rendimiento del acuerdo de nivel de servicio (SLA).

Sirui Qi, Hayden Moore, Gourav Rattihalli, Dejan Milojicic, Cullen Bash, Sudeep Pasricha2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Learning Robust 3D Representations via Multi-Granularity Gaussian Mixture Guided Cross-Modal Fusion   

Este artículo propone un nuevo marco transversal para el aprendizaje de representaciones 3D robustas que integra un modelo de mezcla gaussiana de granulosidad múltiple para el modelado geométrico probabilístico jerárquico con un módulo de mejora visual multiescala para lograr un rendimiento de vanguardia en clasificación, segmentación de partes y aprendizaje de pocos ejemplos.

Li Han, Yuping Zhang, Chenyang Fu, Yongxin Song, Xiaoran Qi2026-09-25