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💻 computer science

Pose-Robust Finger Identification Based on Mutual Region Alignment and Minimum Convolution Point Feature

Este artículo propone un novedoso marco de identificación de dedos robusto ante la pose que integra la alineación de regiones mutuas, el aprendizaje de características de puntos de convolución mínima y la fusión de puntuación ponderada para abordar eficazmente la degradación del rendimiento causada por la rotación longitudinal y las deformaciones no rígidas en imágenes de dedos sin contacto, logrando resultados de vanguardia en cuatro conjuntos de datos públicos.

Weili Yang, Dewen Kong, Fujian Feng, Yonghuai Yang, Deng Li, ZhongChi Liu, Dacan Luo2026-07-29
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From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATTCK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation

Este artículo presenta un marco de trabajo centrado en el comportamiento para clasificar las técnicas de MITRE ATT&CK utilizando telemetría de Sysmon, demostrando que la correlación de eventos basada en GUID combinada con el modelo transformador SecureBERT supera la correlación temporal y los enfoques tradicionales de aprendizaje automático en la identificación de actividades adversarias.

Amir Hossein Hemmati, Babak Sadeghyian, Mahsa Saeidi2026-07-29
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RSU: A Novel RectifiedSineUnit Activation Function for Robust Pathological Diagnosis Across Multi-Cancer Datasets

Este artículo propone una novedosa función de activación denominada Unidad de Seno Rectificado (RSU) que mejora significativamente el rendimiento de las Redes Neuronales Convolucionales en el diagnóstico patológico automatizado a través de cuatro diversos conjuntos de datos de cáncer, logrando una precisión superior en comparación con funciones de activación estándar como ReLU y Leaky ReLU.

Muhammad Saood Sarwar, Shahzaib ur Rehman2026-07-29
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A Hybrid AI-IoT Framework for Predictive Conservation of Tropical Heritage Façades: Empirical Validation from a Multi-Site Study in Indonesia

Este estudio valida empíricamente un marco híbrido de IA-IoT que integra la detección ambiental continua con el aprendizaje automático para predecir y proporcionar alertas tempranas sobre el deterioro cromático en fachadas del patrimonio tropical en Indonesia, logrando una alta precisión y generalizabilidad en múltiples sitios.

HASSAN GBRAN, Siti Rukayah, Atik Suprapti, Erni Setyowati, Iwan Setiawan2026-07-29
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A Security State Awareness Method for Petrochemical Industrial Control Network Equipment Based on Deep Learning

Este artículo propone un método de conciencia del estado de seguridad basado en aprendizaje profundo para equipos de redes de control industrial petroquímicos mediante un modelo híbrido TCN-MGRU para abordar la complejidad situacional y los retrasos de información, mejorando significativamente la precisión de detección y la protección de seguridad.

Tengteng Xie, Songtao Yu, Jingchao Yang, Xianghong Min, Longhao Li2026-07-29
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Developing a Low Resource Intensive Algorithm for Early Detection of Flying Swarm of Pest Birds

Este artículo presenta un flujo de trabajo de detección híbrido de bajos recursos que combina el preprocesamiento basado en movimiento con YOLOv8-nano para identificar eficientemente bandadas de Quelea de pico rojo en hardware de solo CPU, logrando una alta precisión mientras reduce significativamente la carga computacional durante escenas estáticas.

Justice Raphoto Mosoeu, Lebelo Serutla, Alfred Mwanza2026-07-29
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Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations

Este artículo introduce un marco de redes tensoriales de inspiración cuántica utilizando Estados de Producto de Matrices y embebimientos de AlphaEarth para el mapeo de la susceptibilidad a los incendios forestales en la región de Gargano, el cual no solo logra una precisión de clasificación competitiva, sino que también revela dinámicas de grokking distintivas y proporciona un análisis de separabilidad de clases con base física y resuelto por niveles a través de diagnósticos de mixtura cuántica.

Domenico Pomarico, Alessandra Costantino, Gabriel Ramirez Sanchez, Loredana Bellantuono, Davide D'Alò, Mario Elia, Aless (…)2026-07-29
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HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

Este artículo propone HCSC-Net, un marco de calibración semántica contextual jerárquica que mejora la segmentación semántica débil basada en CLIP mediante la integración de los módulos de Calibración Estructural por Grupos y Calibración Semántica de Contexto Residual para resolver problemas de inconsistencia estructural e interferencia de fondo, logrando un rendimiento de vanguardia en los bancos de pruebas PASCAL VOC 2012 y MS COCO 2014.

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
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Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

Este estudio controlado aleatorizado revela que los modelos de lenguaje de gran tamaño son significativamente más susceptibles que los médicos humanos a las claves contextuales que inducen elecciones diagnósticas incorrectas, lo que destaca una vulnerabilidad de seguridad crítica para los sistemas de IA clínica que puede mitigarse mediante estrategias de prompting específicas.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29
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TRIBRID-Optimized MobileNetV3 Framework for Explainable Printed Circuit Board Defect Classification

Este artículo presenta un marco de clasificación de defectos de PCB explicable que combina el ajuste de hiperparámetros optimizado mediante TRIBRID, el aprendizaje por transferencia y MobileNetV3 para lograr una precisión y una interpretabilidad perfectas, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia computacional requerida para los sistemas inteligentes de Inspección Óptica Automatizada.

Manjunath G. Asuti, Nirmalkumar S. Benni, Ramesh B T, Phanindra Reddy Kannari, S N Chaitra, K J Kavitha, B P Mishra2026-07-29