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💻 computer science

Automatic Discovery of Intra-Class Sub-Structure for Supervised Tabular Classification: Offline Clustering vs. Joint Sub-Center Training

Este riguroso estudio empírico demuestra que, si bien el agrupamiento convencional fuera de línea de las características penúltimas para descubrir la subestructura intraclasificación es poco fiable y a menudo degrada el rendimiento de la clasificación tabular, un enfoque de entrenamiento de subcentros conjunto de extremo a extremo mitiga eficazmente estos riesgos, aunque los autores concluyen que actualmente no existe una heurística robusta para predecir cuándo es beneficioso el descubrimiento de dicha subestructura.

Seyed Ali Zaribaf, Mohammad Roustaei2026-07-30
💻 computer science

An automated pipeline for biomedical research hotspot mining integrating contextual embeddings and temporal citation ranking: a case study in cataract research

Este artículo presenta un flujo de trabajo totalmente automatizado que integra incrustaciones contextuales de BioBERT, agrupamiento híbrido y clasificación temporal de citas para mapear eficazmente los paisajes de la investigación biomédica e identificar puntos críticos en evolución, tal como se demuestra a través de un estudio de caso exhaustivo sobre la investigación de las cataratas.

Xiaoming Wu, Keqiang Wang, Xiujing Shi, Yuan Ni, Guoxin Wang, Dongle Liu, Jiajun Sun, Zhen Guo2026-07-30
💻 computer science

Global Interaction Modeling with Human Knowledge for Important Traffic Objects Identification

Este artículo propone un nuevo marco para identificar objetos de tráfico importantes que aprovecha el modelado de interacción global en Vista de Pájaro (Bird's-Eye View) y un enfoque de Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Movimiento para integrar el conocimiento humano, superando así las limitaciones de los métodos visuales 2D existentes en el razonamiento espacio-temporal y la comprensión dinámica.

Yiming Huang, Faliang Chang, Chunsheng Liu, Penghui Hao, Jun Zhou2026-07-30
💻 computer science

CATD-LPT-CFPM- Cluster Aware Top-Down Linear Prefix Tree for Closed Frequent Pattern Mining

El artículo propone el marco CATD-LPT-CFPM, el cual mejora la minería de patrones frecuentes cerrados mediante la agrupación de transacciones para reducir el espacio de búsqueda y el empleo de una estrategia de poda multinivel con un mecanismo de Poda de Cerradura Top-Down para minimizar el procesamiento redundante y el uso de memoria, a pesar de incurrir en cierta sobrecarga por la agrupación y la construcción del árbol.

M Sinthuja, P Saranya, M. Diviya2026-07-30
💻 computer science

Canonical Alignment and Weighted Neural Network for Autonomous Part Defect Identification in 3D Point Clouds

Este artículo propone un marco basado en PointNet mejorado para la identificación autónoma de defectos en nubes de puntos 3D que utiliza la alineación canónica determinista basada en SVD y la pérdida de entropía cruzada ponderada para superar la variabilidad geométrica y el desequilibrio de clases, logrando una precisión mejorada y una latencia de inferencia reducida para la inspección industrial en tiempo real.

Qingze Zou, ElHussein Shata, Baihui Chen, Yuebin Guo2026-07-30
💻 computer science

Atmospheric Turbulence-Driven Chaotic Cloud Drift Optimization for Feature Selection and Forecasting

Este artículo propone el algoritmo de Optimización de Deriva de Nubes Mejorado por Caos (CI-CDO), una nueva metaheurística mejorada mediante la dinámica de la turbulencia atmosférica y mapas caóticos, la cual demuestra un rendimiento superior en la resolución de problemas de optimización de referencia, la selección de subconjuntos de características óptimos para la clasificación y el pronóstico de datos ambientales del mundo real.

Abdelmonem M. Ibrahim, Doaa A. Fakhry, Ahmed Abdel-Monsef Allam2026-07-30
💻 computer science

Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability

Este artículo propone un enfoque supervisado por metadatos para desenredar la estructura anatómica de las variaciones dependientes de la adquisición en imágenes biomédicas, permitiendo la creación de representaciones conscientes de la adquisición y un modelo de armonización unificado que mejora la generalización, la interpretabilidad y el despliegue clínico a través de diversos protocolos y sitios de imagen.

Mehmet Yigit Avci, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Natalia Glazman, Paul Wright, Mehmet Yigitsoy, Sebastien Ourselin (…)2026-07-30
💻 computer science

Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter

Este estudio demuestra que un marco de aprendizaje automático de conjunto interpretable, específicamente utilizando la Regresión de Extra Árboles (Extra Trees Regression), puede predecir con precisión el diámetro de nanofibras electrohiladas de TiO₂–PVP basándose en los parámetros del proceso, ofreciendo así una alternativa altamente eficiente y precisa a los métodos tradicionales de optimización experimental que consumen mucho tiempo.

Chetan More, Harshada Mhetre, Kedar Sahasrabudhe, Asmita Mali, Sameer Gajmal, Amol Bhopale, Amit Shewale2026-07-30
💻 computer science

MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset

Este artículo propone MSF-TrashDet, una red de fusión de características multiescala ligera que utiliza un novedoso bloque de Mejora de Características Multiescala y la poda de canales estructurada para lograr una detección de objetos de basura eficiente y de alta precisión en el conjunto de datos TrashNet, superando a modelos de vanguardia como YOLOv5n, YOLOv8n y YOLOv11n con un 91.91% de mAP50 mientras mantiene una baja complejidad computacional.

Tao Yanfen, Lei Lijuan, Gao Yousheng, Fan Dongdong, Mei Pengfei2026-07-30
💻 computer science

A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Este artículo propone un marco de cifrado híbrido escalable que combina el Cifrado de Hill Unimodular con un cifrado de flujo XOR basado en el Mapa Logístico caótico para proporcionar una protección segura, eficiente y de formato independiente para archivos binarios arbitrarios, logrando una aleatoriedad casi ideal, una fuerte resistencia a ataques estadísticos y una recuperación sin pérdidas con un alto rendimiento.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30