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💻 computer science

Adaptive Training Controller (ATC): An Autotuning Framework for CNN-Based Plastic Waste Classification Using the PLASTIC Dataset

Este artículo aborda el desafío de la clasificación de residuos plásticos mediante la introducción de un nuevo conjunto de datos PLASTIC específico del dominio y la propuesta del Controlador de Entrenamiento Adaptativo (ATC), una arquitectura de marco de autoajuste independiente de la arquitectura que supera a herramientas existentes como Optuna al alcanzar hasta un 94.89% de precisión con ResNet101, al tiempo que reduce los requisitos de recursos computacionales.

SHYAMASREE KARMAKAR, Sukanya Saha, Sunita Roy, Ranjan Mehera, Rajat Kumar Pal2026-07-28
💻 computer science

Can a Large Language Model Serve as the Missing Second Reviewer? Prominence Bias, Retrieval Effects, and a Confidence-Fabrication Gap in an Empirical Evaluation of Two Published Meta-Analyses

Esta evaluación empírica demuestra que, si bien los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden identificar errores reales pasados por alto por revisores humanos y mejorar significativamente la recuperación de estudios cuando están equipados con herramientas de recuperación, siguen sin ser sustitutos fiables para la verificación humana debido a problemas persistentes como el sesgo de prominencia, la confusión entre artículos y la fabricación de inconsistencias inexistentes.

Paul Fontelo2026-07-28
💻 computer science

Cyber-Physical Orchestration of Emergency Department Services Through a Bidirectional Digital Twin and a Deep Reinforcement Learning Agent: Architectural Design, In SilicoValidation, and Critical Analysis of Performance Under Demand Stress

Este artículo presenta y valida una arquitectura ciberfísica que integra un Gemelo Digital bidireccional, un agente de Aprendizaje por Refuerzo Profundo y una capa de Inteligencia Artificial Explicable para optimizar la asignación de recursos en departamentos de emergencias, demostrando reducciones significativas en la ocupación máxima bajo estrés de alta demanda al tiempo que expone y aborda críticamente artefactos de instrumentación específicos en el proceso de validación.

Joseph Javier Sánchez Acuña, Mario Anzures García2026-07-28
💻 computer science

The Machine Proposes. The Proof Disposes: Neuro-Symbolic Synthesis of Formally Verified Markov Usage Models from Natural Language Requirements

Este artículo presenta Neuro-Symbolic MBST, un marco de trabajo que automatiza la síntesis de modelos de uso de Markov formalmente verificados a partir de requisitos en lenguaje natural mediante la integración del aprendizaje L*, LLMs con restricciones gramaticales y optimización convexa, logrando así una detección de fallos y una cobertura de alta fidelidad que supera significativamente a las bases puramente neuronales, eliminando al mismo tiempo los cuellos de botella del modelado manual para sistemas críticos de seguridad.

Nathan Ginting2026-07-28
💻 computer science

Interactive Query based Abnormal Events Synopsis Generation in Surveillance Video

Este artículo propone un algoritmo interactivo basado en consultas para generar sinopsis de eventos anormales en videos de vigilancia que utiliza un clasificador basado en reglas para manejar consultas de usuario complejas e introduce una métrica de "razón de superposición mejorada" para la evaluación, demostrando una precisión y calidad superiores sobre los métodos existentes en el conjunto de datos PETS09.

Judi Vennila Thangaswamy, Balamurugan Vaniappan2026-07-28
💻 computer science

A Preliminary CNN Baseline for Breast Ultrasound Classification in MATLAB, with Exploratory IDC/ILC Labels: Toward Explainable Breast Imaging AI

Este artículo establece una línea base preliminar basada en MATLAB de una CNN para la clasificación binaria de ultrasonido mamario entre maligno y no maligno utilizando el conjunto de datos BrEaST, logrando una precisión de prueba mejorada mientras enmarca explícitamente el etiquetado exploratorio de subtipos y la explicabilidad como direcciones de investigación futura en lugar de resultados validados.

ISHANI CHOVATIYA2026-07-28
💻 computer science

Modular Differentiable Explanations for Markov Disease Models: A Transparent Framework for Clinical Decision Support

Este artículo presenta un marco de programación diferenciable modular que integra la interpretabilidad directamente en un modelo de cadena de Markov de tiempo continuo para el soporte de decisiones clínicas mediante la descomposición de las tasas de transición en factores clínicamente significativos, el cálculo de sus sensibilidades a través de diferenciación automática estocástica y la generación de explicaciones trazables en lenguaje natural en tiempo real.

Virendra Kumar Tiwari2026-07-28
💻 computer science

Exploring Functional Shifts in Pos Tagging Across Various NLP Libraries: A Study of NLTK, spaCy and Textblob

Este estudio compara el rendimiento de NLTK, TextBlob y spaCy al manejar oraciones de camino de jardín causadas por cambios funcionales, encontrando que spaCy supera significativamente a las otras dos bibliotecas en precisión sintáctica y ofreciendo perspectivas para mejorar las herramientas de PLN, incluyendo aquellas para lenguas africanas.

Kayode Victor Amusan2026-07-28
💻 computer science

A Calibration-Aware Reference Architecture for Resilient Supply Chain Planning: Integrating Conformal Probabilistic Demand Forecasting with Scenario-Based Stochastic Vehicle Routing

Este artículo presenta una arquitectura de referencia y una implementación de código abierto que tiende un puente entre el aprendizaje automático y la investigación operativa en la planificación de la cadena de suministro al integrar el pronóstico probabilístico conforme con el enrutamiento estocástico basado en escenarios, demostrando empíricamente mediante un backtest sintético que los pronósticos de cuantiles no calibrados conducen a una subcobertura significativa y riesgos de desabastecimiento, validando así la necesidad de interfaces conscientes de la calibración para un soporte de decisiones confiable.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-07-28