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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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A Graph-Temporal Attention Network for Real-Time Intrusion Detection in Cyber-Physical Systems under Extreme Class Imbalance

Este artículo propone GTAN, una Red de Atención de Grafos y Temporal que combina codificadores de Convolución Temporal y de Atención de Grafos con una Pérdida Contrastiva Focal para detectar eficazmente ataques de intrusión poco comunes en el tráfico altamente desequilibrado de Sistemas Ciberfísicos mediante el modelado tanto de secuencias temporales como de relaciones topológicas.

Srinivasarao T, Leelavathy N2026-07-24
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Robust Fake Information Detection via Semantics-Preserving Adversarial Training and Uncertainty-Aware Adaptive Decision

Este artículo propone SPAT-UAD, un marco de detección de información falsa robusto que integra el entrenamiento adversarial de preservación semántica con una toma de decisiones adaptativa consciente de la incertidumbre para superar significativamente a los modelos base existentes en el manejo de variaciones superficiales y en la mejora de la fiabilidad del modelo a través de múltiples conjuntos de datos.

Ru Zhang2026-07-24
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Symbolic Log Shield - an adversarial resistant neurosymbolic framework for network log classification

Este artículo presenta Symbolic Log Shield, un marco neurosimbólico que mitiga significativamente la vulnerabilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño ante ataques de jailbreak adversarios en la clasificación de registros de red, restaurando eficazmente e incluso mejorando su rendimiento de detección de anomalías desde niveles severamente degradados.

Franciszek Górski, Mateusz Krzysztoń, Max Landauer2026-07-24
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Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting

Este artículo presenta un marco de trabajo basado en datos para los satélites LEO de LAPAN-IPB que combina un predictor de voltaje híbrido SARIMAX-LSTM y un clasificador de Bosque Aleatorio para generar recomendaciones de misión auditables y basadas en evidencia, reemplazando así la dependencia de la experiencia no documentada del operador con un proceso de programación reproducible y objetivo.

Nurrochman Ferdiansyah, Imas Sukaesih Sitanggang, Mushthofa Mushthofa, Mohammad Mukhayadi2026-07-24
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MRT: A Mamba-based Framework with Reusable Transformer for Scene Text Recognition

El artículo propone MRT, un marco de reconocimiento de texto en escenas que combina Mamba mejorado con Atención de Vecindad para una agregación espacial local eficiente con un Transformer Reutilizable de pesos compartidos para un contexto global bidireccional, logrando compensaciones de precisión-eficiencia superiores en múltiples evaluaciones de referencia.

Yingnan Zhao, Dewen Zhang, Zuguo Yang, Jielin Jang2026-07-24
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Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges

Esta revisión sistemática analiza las arquitecturas, aplicaciones y desafíos del aprendizaje federado para la detección distribuida de ciberamenazas, destacando el cambio hacia modelos descentralizados para abordar las limitaciones de privacidad y ancho de banda, al tiempo que identifica los datos no IID y los ataques adversarios como barreras críticas para una implementación efectiva.

Joshua Babatola2026-07-24