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💻 computer science

Melanoma Prediction Using a Deep Convolutional Neural Network (CNN) Model

Este estudio presenta una revisión bibliométrica y sistemática exhaustiva de la investigación en detección de melanoma basada en aprendizaje profundo desde 2015 hasta 2026, destacando tendencias clave en arquitecturas CNN y aprendizaje por transferencia, al tiempo que identifica desafíos críticos como el desequilibrio de los conjuntos de datos y la validación clínica para guiar el desarrollo futuro de sistemas de diagnóstico fiables.

Kazi Abdul Mannan, Md. Mohsin Hossain Sifat2026-07-30
💻 computer science

Confidence-Gated Multimodal Fusion with Speech-Guided Captioning for Depression Detection

Este artículo presenta un marco multimodal con compuerta de confianza que integra incrustaciones de texto, características acústicas y subtítulos de emoción guiados por el habla para ponderar dinámicamente la fiabilidad de la modalidad, logrando un rendimiento de vanguardia en la detección de la depresión al abordar la fuga de evaluación mediante una rigurosa validación cruzada anidada.

Ankit Kumar, Rohan Thapa, Shahid Shafi Dar, Nagendra Kumar2026-07-30
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State Authenticity under Multiple Bus Masters: A Non-Secure DMA Gap and Mitigation for TrustZone-M Proofs of Executio

Este artículo revela que las pruebas de ejecución de TrustZone-M son vulnerables a la manipulación de estados mediante controladores DMA no seguros debido a que sus garantías de seguridad dependen únicamente del aislamiento de la CPU, y propone una mitigación ligera mediante la seguridad de DMA por canal para asegurar la autenticidad del estado contra todos los maestros de bus.

Arash Razban2026-07-30
💻 computer science

Does Model Compression Amplify Clinical Bias? A Subgroup Fairness Audit of Quantized ICU Risk Models on MIMIC-IV

Este estudio audita el impacto de las técnicas de compresión de modelos en la equidad de subgrupos en la predicción del riesgo de AKI en la UCI utilizando MIMIC-IV, revelando que mientras la cuantización ingenua puede degradar catastróficamente el rendimiento y la poda perjudica significativamente la precisión de los subgrupos, los controles metodológicos adecuados son esenciales para evitar afirmaciones de equidad espurias y abordar las disparidades inherentes impulsadas por los tamaños pequeños de los subgrupos.

Aman Chandra H, Stuti Shivhare2026-07-30
💻 computer science

Graph-Based Polypharmacy Risk Networks for Adverse Event Prediction in ICU Patients: A MIMIC-IV Analysis

Este estudio aprovecha los datos de MIMIC-IV para demostrar que, si bien los modelos tabulares estándar suelen superar a los enfoques basados en grafos para predecir la lesión renal aguda y el sangrado, los incrustamientos de grafos derivados de redes de coadministración de fármacos proporcionan mejoras estadísticamente significativas e interpretables en la predicción del riesgo de delirio cuando la fuga de etiquetas se corrige rigurosamente.

Aman Chandra H, Stuti Shivhare2026-07-30
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Can linguistic complexity predict machine translation quality?- a corpus-based study of complexity-quality nexus in philosophical texts

Este estudio basado en un corpus demuestra que un modelo de regresión que integra métricas de complejidad tanto léxica como sintáctica predice eficazmente la calidad de la traducción automática en textos filosóficos del alemán al chino, destacando el papel crítico de las características lingüísticas holísticas en la evaluación de los resultados de la traducción.

Lingxi FAN, Andrew Cheung, Yuchi Li, Shuangzhi Li, Wei Liu2026-07-30
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Language-Guided Semantic Navigation with Monocular SLAM and Vision-Language Models

Este artículo presenta un marco ligero y modular que integra SLAM denso monocular (MASt3R-SLAM) con modelos de visión y lenguaje (Gemma 3 y Qwen2.5-VL) para permitir una navegación semántica robusta y de vocabulario abierto en entornos interiores utilizando únicamente entrada RGB, sin requerir sensores de profundidad ni el ajuste fino del modelo.

Rong-Syuan Wu, Wei Sun, Mei-Yung Chen2026-07-30
💻 computer science

Explanation-Surface Governance in XAI-Enabled Network Intrusion Detection under Resource Constraints

Este artículo presenta XAI-Gate, un novedoso marco de gobernanza agnóstico al detector que selecciona dinámicamente acciones de explicación para equilibrar la calidad de servicio de los paquetes, la interpretabilidad del operador y la exposición de información bajo restricciones de recursos, logrando reducciones significativas en la deuda de explicación y cero violaciones de presupuesto sin requerir el reentrenamiento del clasificador.

Tran Duc Le, Truong Duy Dinh, Phuc Hao Do, Van Dai Pham2026-07-30
💻 computer science

Omnilingual ASR: Open-Source Multilingual Speech Recognition for 1600+ Languages

Este artículo presenta Omnilingual ASR, una familia de modelos de reconocimiento de voz escalable y de código abierto que aprovecha una arquitectura de autoaprendizaje de 7 mil millones de parámetros y un corpus de entrenamiento masivo y diverso para dar soporte a más de 1.660 idiomas, incluyendo más de 500 que anteriormente no estaban atendidos, al tiempo que permite a las comunidades adaptar fácilmente el sistema a nuevos idiomas con datos mínimos.

Marta Costa-jussa, Omnilingual Team, Gil Keren, Artyom kozhevnikov, Yen Meng, Christophe Ropers, Matthew Setzler, Skyler (…)2026-07-30
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UDAQ: Unified Dynamic and Adaptive Q-iteration for Unknown Environment Path Planning and Exploration

Este artículo presenta UDAQ, un marco de iteración Q unificado y orientado por recompensas que se adapta autónomamente a espacios de estados en evolución dinámica para optimizar simultáneamente la planificación de trayectorias punto a punto y la exploración eficiente del entorno, superando significativamente a los planificadores y estrategias de exploración convencionales en entornos desconocidos sin conocimiento previo del mapa.

Nasr Abdalmanan, Kamarulzaman Kamarudin, Muqri Zinal, Mohd Rizal Manan, Victor Bennetts2026-07-30