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💻 computer science

TPM-Free Post-Quantum Attestation for Legacy Industrial Control Devices Using Commodity-Hardware Trusted Execution

Este artículo presenta un mecanismo de atestación post-cuántica independiente del hardware para dispositivos industriales heredados que aprovecha el ciclo de hibernación-reanudación en plataformas x86 comerciales para capturar y firmar el estado de ejecución mediante CRYSTALS-Dilithium, permitiendo así una verificación confiable sin hardware de seguridad dedicado como los TPM.

Tejasva Jadhav2026-07-29
💻 computer science

Hybrid Multi- Expert Deep Learning Framework for Operational SAR Maritime Surveillance and Dark Vessel Identification

Este artículo propone un Marco de Aprendizaje Profundo de Múltiples Expertos Híbridos que utiliza un mecanismo de enrutamiento ResNet-50 inteligente para seleccionar dinámicamente modelos de detección especializados (YOLOv8 y Mask R-CNN mejorado con SwinIR) para diferentes entornos marítimos, logrando una alta precisión en la detección de barcos e identificando con éxito embarcaciones oscuras en escenarios del mundo real como el Estrecho de Singapur.

Syed Wajid Ali, Sudhir Nadda, Shivani Verma, Shuchismita Mishra2026-07-29
💻 computer science

Atlases Are Already Inside: Recovering Population Templates from Pretrained Diffusion Models

Este artículo demuestra que los modelos de difusión preentrenados codifican implícitamente atlas anatómicos a nivel poblacional dentro de su dinámica aprendida, permitiendo la recuperación directa de plantillas cerebrales nítidas, condicionadas por la edad y competitivas en términos de registro mediante inferencia determinista sin requerir un registro explícito ni objetivos de entrenamiento específicos para un atlas.

Jian Shi, John Femiani, Peter Wonka2026-07-29
💻 computer science

BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1

Este artículo presenta BQEB ForecastBench, un marco de evaluación abierto que utiliza el conjunto de datos BQEB-Data v1 para estandarizar la evaluación de modelos de IA para la previsión de redes inteligentes, demostrando mediante experimentos de referencia que la Regresión Lineal supera a otros modelos en la predicción de la carga y los precios de la electricidad, al tiempo que destaca la complejidad inherente a la previsión de precios.

Rakesh Kumar Agrawal2026-07-29
💻 computer science

When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo de doble tarea basado en LSTM que predice simultáneamente el momento de recompra del cliente y la selección del próximo producto, demostrando un rendimiento superior sobre los modelos existentes en datos de comercio electrónico a gran escala y ofreciendo un sistema de agente de IA práctico para la optimización automatizada del marketing.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29
💻 computer science

Proximity-Preserving Neural Subdivision

Este artículo presenta la Subdivisión Neuronal de Preservación de Proximidad (PNS), una regla de refinamiento entrenable que aumenta la subdivisión de Loop con una corrección acotada y controlada por curvatura para capturar adaptativamente características geométricas locales mientras mantiene estrictamente propiedades estructurales esenciales como la equivariancia ante movimientos rígidos, la reproducción planar y la estabilidad espectral.

Hassan Ugail2026-07-29
💻 computer science

Mapping Cybersecurity Standards to Higher-Education Maturity Domains: A Reproducible Cross-Framework Content Analysis

Este estudio emplea un análisis de contenido reproducible de un cruce de datos de 50 registros para mapear diez dominios de madurez de la ciberseguridad en la educación superior frente a diez marcos de referencia autoritativos, revelando que si bien el NIST CSF 2.0 proporciona una cobertura integral, es necesario un enfoque estratificado que integre estándares generales de riesgo, operativos, sectoriales y de IA para una gobernanza institucional eficaz.

Prof. Mohit Tiwari2026-07-29
💻 computer science

ChainTrust-LLM: Secure and Auditable Hallucination Mitigation in Medical LLMs Using Blockchain and Expert Feedback

Este artículo presenta ChainTrust-LLM, un nuevo marco que integra la retroalimentación de expertos con un libro de contabilidad de cadena de bloques basado en DAG para detectar y mitigar las alucinaciones en modelos de lenguaje médicos, logrando una reducción del 64.8% en las tasas de error mientras garantiza interacciones seguras y auditables con una latencia mínima.

Muhammad Ismail Mohamand2026-07-29