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BoneNet: A Multimodal Deep Learning Framework with Dual-Modality Explainability for Automated Peri-Implant Bone Loss Detection and Severity Grading

Este estudio introduce BoneNet, un marco de aprendizaje profundo multimodal que integra una arquitectura base YOLOv8m con bloques de atención residual dilatada y fusión de datos tabulares para lograr la detección automatizada de alta precisión, la gradación de la severidad y la estimación de profundidad explicable de la pérdida ósea periimplantaria, identificando de manera transparente las limitaciones de rendimiento en casos severos.

Muralidhar Billa, Merin Thomas, Vidya M J2026-07-27

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Implementation and evaluation of space-efficient traversal algorithms on succinct de Bruijn graphs

Este artículo presenta la primera implementación y evaluación de algoritmos de recorrido BFS y DFS eficientes en espacio sobre grafos de de Bruijn sucintos, demostrando reducciones significativas en el uso de memoria auxiliar (hasta 11×) y en la huella de memoria total (hasta 2.36×) en un grafo con 800 millones de aristas.

Fikrat Talibli2026-07-27

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The Game Changer: The Role of Persuasive Socially Assistive Robots in the Sustained Engagement and Motivation of Older Adults in a Cognitive Activity

Este artículo presenta un estudio longitudinal de un mes que demuestra que, si bien tanto los comportamientos persuasivos como los instructivos de los robots mantienen el compromiso de los adultos mayores en actividades cognitivas, un estilo de interacción persuasivo es más eficaz para fomentar respuestas positivas y conexión emocional, lo que sugiere que un enfoque híbrido puede ser la mejor manera de apoyar la motivación a largo plazo.

Cristina Getson, Goldie Nejat2026-07-27

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Construction Method of Cyberspace Coordinate System Model Based on Topological Structure

Este artículo propone un modelo de Sistema de Coordenadas Topológicas del Ciberespacio (CTCS, por sus siglas en inglés) y un marco tridimensional correspondiente que utilizan relaciones lógicas, informativas y sociales para visualizar y analizar eficazmente estructuras de red complejas, superando a los métodos tradicionales al integrar diversos tipos de datos y revelar atributos de los nodos y rutas de propagación.

kai qi, xiaofei hu, yang zhou, heng zhang, qingxiang li, shihao shi, shibo song2026-07-27

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Evaluating the human factor in cybersecurity threats (a Systematic Literature Review)

Esta revisión sistemática de la literatura sintetiza investigaciones desde 2010 hasta 2026 para demostrar que los incidentes de ciberseguridad surgen de la compleja interacción de factores cognitivos, sociales y organizacionales en lugar de errores aislados del usuario, proponiendo finalmente un marco integrador centrado en el ser humano para abordar estas vulnerabilidades.

Alaa Abuiteiwi, Santiago Escobar2026-07-27

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Contactless Interaction Systems: Empirical Implementation of Gesture Control in Digital Environments with OpenCV and PyAutoGUI

Este artículo presenta un marco de trabajo basado en aprendizaje profundo utilizando TensorFlow y MediaPipe para permitir el reconocimiento de gestos manuales sin contacto y en tiempo real para diversas aplicaciones como el control de medios, los juegos y la accesibilidad, ofreciendo una alternativa precisa y rentable a los dispositivos de entrada tradicionales.

Aditi Kambe, Rushali Deshmukh2026-07-27

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Synthetic Legal Data Generation for Saudi Family Law Courts Using Multi-Role Simulation

Este artículo propone un marco de simulación de roles múltiples utilizando Modelos de Lenguaje de Gran Escala y validación de Humano en el Bucle para generar un conjunto de datos sintéticos de alta calidad y verificados por expertos sobre casos de divorcio de la Ley de Familia Saudí, superando eficazmente la escasez de registros judiciales reales causada por las restricciones de privacidad.

Zarah Shibli, Areej Alhothali, Lulwah Alharigy2026-07-27

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Artificial Intelligence in Oral Squamous Cell Carcinoma Diagnosis: Exploring Deep Transfer Learning Strategies

Este estudio demuestra que el aprendizaje de transferencia profundo, particularmente utilizando los modelos EfficientNetB7 y ResNet50 optimizados con aumento de datos y validación cruzada, logra una clasificación de alta precisión de imágenes histológicas de carcinoma de células escamosas orales, ofreciendo una solución prometedora para mejorar la precisión diagnóstica y abordar la variabilidad entre patólogos.

Soussan Irani, Alireza Fallahi, Arash Dehghan, Seied Parsa Saleh, Hassan Khotanlou, Hamed Ghadimi2026-07-25

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Toward Understanding AI Adoption in the Global South: An Empirical Study of Creative Practitioners' Experiences in Iran

Este estudio empírico examina las experiencias de los profesionales creativos en Irán con la IA generativa, revelando cómo las limitaciones geopolíticas y técnicas moldean su adopción a través de modelos mentales de directores dominantes, el trabajo compensatorio y el surgimiento de una "ética popular" de base para navegar las inequidades sistémicas.

Farzaneh Hosseinian, Iman Sheikhansari2026-07-25

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Hardening vibe-coded web applications with an automated security-audit skill: a controlled comparison of two builds of the same app

Este artículo demuestra que integrar una habilidad de auditoría de seguridad automatizada en el proceso de "vibe coding" mejora drásticamente la seguridad de las aplicaciones web generadas por IA, reduciendo el riesgo no mitigado en un 99 % y eliminando todas las vulnerabilidades de alta severidad en una comparación controlada de dos versiones del mismo demo de comercio electrónico.

Piyush Omanwar2026-07-25

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