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AI Accountability Infrastructure: Cryptographically Verifiable Decision Provenance for High-Stakes AI Systems

Este artículo propone la Infraestructura de Rendición de Cuentas de la IA (AAI, por sus siglas en inglés), un marco criptográfico que utiliza registros encadenados mediante hash y firmados digitalmente, así como criptografía de umbral, para permitir la verificación por parte de terceros y preservando la privacidad de la procedencia de decisiones de IA específicas en dominios de alto riesgo, proporcionando al mismo tiempo modelos formales, análisis de amenazas y alineaciones regulatorias sin reportar resultados experimentales novedosos.

Mezbah Uddin Rafi2026-07-28
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Eco-ITAD: A Real-Time Automated Hardware Diagnostics and Scope 3 ESG Compliance Framework for Sustainable E-Waste Management

Este artículo propone Eco-ITAD, un sistema automatizado en tiempo real que utiliza Python y Flask para diagnosticar rápidamente las condiciones del hardware y calcular la evitación de emisiones de carbono de Alcance 3 basándose en las directrices del Reino Unido de DEFRA, permitiendo así una gestión de residuos electrónicos instantánea, segura y conforme sin la necesidad de instalaciones externas ni almacenamiento de datos locales.

Md Saiful Islam, Joyshree Sarkar2026-07-28
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GPT Fusion: Integrating Convolutional Neural Networks with GPT-5.5 for Melanoma Diagnosis

Este artículo presenta "GPT Fusion", un marco de diagnóstico híbrido donde GPT-5.5 actúa como un motor de razonamiento para integrar las predicciones de modelos CNN especializados, superando significativamente tanto a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) basados únicamente en imágenes como a las CNN individuales en precisión e interpretabilidad del diagnóstico de melanoma.

Katie L. Frederickson, Dong Li, Samuel E. Adunyah, Qingguo Wang2026-07-28
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A Heisenberg-Lift Descriptor for Order-Sensitive Online Handwriting Recognition

Este artículo presenta un descriptor de elevación de Heisenberg ligero y sensible al orden, que cuenta con un área con signo terminal y una extensión de quince dimensiones, el cual mejora significativamente la precisión del reconocimiento de escritura a mano en línea al capturar la información de la dirección de trayectoria del trazo que los descriptores euclidianos tradicionales omiten.

Hassan Ugail, Newton Howard2026-07-28
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Trustworthiness Assessment with Explainable AI: A Comparative Study of LIME, Parzen, and Greedy Explanation Methods on Religious Text and Image Classification

Este estudio evalúa la confiabilidad de los métodos de explicación LIME, Parzen y Greedy en modelos de clasificación de textos e imágenes religiosas, encontrando que LIME supera consistentemente a los otros en la identificación de características no confiables dentro de las restricciones específicas del conjunto de datos de texto binario y el alcance limitado de las imágenes.

Fatima Daws, Sabaa Alansi, Fateen Alharaz, Abdullah Al-Hashedi2026-07-28
💻 computer science

Adaptive Interpolatory Curve Subdivision with Learned Local Angles

Este artículo introduce un esquema de subdivisión interpolatorio adaptativo que aprende ángulos de inserción locales mediante un predictor compacto por aristas para superar a las líneas base de tensión fija en precisión y suavidad a través de geometrías euclídeas, esféricas e hiperbólicas, preservando al mismo tiempo la garantía de que las curvas refinadas pasan por los puntos de control originales.

Hassan Ugail, Newton Howard2026-07-28
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X-WAF: A Hybrid Machine Learning Framework with SHAP-Driven Explainability and Automated Rule Synthesis for Real-Time Web Application Protection

Este artículo presenta X-WAF, un marco de aprendizaje automático híbrido que combina un conjunto de clasificadores con explicabilidad impulsada por SHAP para lograr una detección de ataques web de día cero de alta precisión y baja latencia, al tiempo que traduce automáticamente los conocimientos en reglas de ModSecurity accionables para una integración fluida en las infraestructuras de seguridad existentes.

Danish Quarni2026-07-27
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StrokeID-NER : A Stroke Named Entity Recognition Dataset for Indonesian Patient- Generated Health Queries

Este artículo presenta StrokeID-NER, un conjunto de datos indonesio disponible públicamente de 1.742 consultas de salud generadas por pacientes y anotadas para entidades nombradas relacionadas con el accidente cerebrovascular, el cual se utilizó para demostrar que los modelos transformer ajustados superan significativamente a las bases de referencia de cero disparos (zero-shot) en el reconocimiento de terminología médica informal y regional, al tiempo que destaca que las futuras mejoras de rendimiento dependen primordialmente de la expansión de la cobertura léxica más que de la arquitectura del modelo.

Miseri Cordiaz S, Yaseen Muhammad, Md Ariful Islam Mozumder, Hee Cheol Kim2026-07-27
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Assessing the Credibility of Corporate SDG Claims: An Agentic AI Framework for Sustainability Report Analysis

Este estudio presenta un marco de IA Agéntica escalable y fundamentado en la teoría que evalúa rigurosamente la credibilidad de las afirmaciones de los ODS corporativos frente a una rúbrica de cinco dimensiones, revelando que, si bien la mayoría de las divulgaciones son parcialmente sustantivas, las empresas suelen declarar por debajo de su compromiso real con la sostenibilidad.

Damrongsak Naparat, Erboon Ekasingh2026-07-27