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💻 ciencias de la computación

Beyond Dirichlet Alpha: Realized Client Heterogeneity for Privacy–Utility–Fairness Evaluation in Federated Learning

Este artículo propone un marco de evaluación consciente de la heterogeneidad para el aprendizaje federado que condiciona las conclusiones de privacidad-utilidad-equidad a las distribuciones de clientes realizadas y medidas, en lugar de depender únicamente de los parámetros nominales de Dirichlet, demostrando que valores de concentración iguales producen una variación significativa en la estructura de datos y el rendimiento reales.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-18
💻 ciencias de la computación

WVAB: Temporal Risk-Gated Multimodal Guidance and Trusted Edge Streaming for Offline Assistive Vision

Este artículo presenta WVAB, un sistema de visión asistiva de prioridad offline que utiliza guía multimodal con control de riesgo temporal para reducir significativamente el cambio de enfoque inestable y la sobrecarga de información para usuarios ciegos, al tiempo que demuestra un compromiso medible entre la estabilidad de la guía y la capacidad de respuesta ante peligros cambiantes rápidamente, junto con una seguridad de transmisión en el borde verificada.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-18
💻 ciencias de la computación

An Identity-Aware Permissioned Blockchain Architecture for Secure Connected Vehicle Communication

Este artículo propone una arquitectura de blockchain permisionada sensible a la identidad que asegura las comunicaciones de vehículos conectados al separar la propagación de mensajes en tiempo real del ordenamiento del libro mayor, logrando así un alto rendimiento y una finalidad de baja latencia mientras mitiga eficazmente la suplantación de identidad, los ataques de repetición y el compromiso de los validadores.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-18
💻 ciencias de la computación

Tamper-Evident Incident Response and Digital Evidence Management for Connected Vehicles Using Permissioned Blockchain

Este artículo propone una arquitectura de blockchain permisionada para vehículos conectados que garantiza la integridad forense y la recuperación segura de incidentes mediante el almacenamiento de evidencia detallada en un diario local a prueba de manipulaciones mientras se registran puntos de control criptográficos compactos en un libro de contabilidad distribuido, logrando así una verificación de alto rendimiento y una reducción significativa del volumen de datos sin comprometer la privacidad o la seguridad.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-18
💻 ciencias de la computación

Post-Quantum and Trust-Aware Authentication for Permissioned Vehicular Blockchains: Session-Amortized V2X Security with Historical Key Continuity

Este artículo propone una arquitectura de autenticación híbrida para blockchains vehiculares permisionadas que combina el establecimiento de claves post-cuánticas con códigos de autenticación de mensajes vinculados a la sesión y una política de admisión consciente de la confianza para reducir drásticamente la sobrecarga de comunicación y la latencia, manteniendo al mismo tiempo una seguridad robusta contra ataques internos a lo largo de las vidas útiles de los vehículos.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-18
💻 ciencias de la computación

A TimeGAN Framework for Synthetic Frontier-Market Currency Scenarios: Evidence and Critical Reflections from the Nigerian Naira/US Dollar Market

Este artículo evalúa críticamente un marco de trabajo TimeGAN para generar escenarios sintéticos de la Naira nigeriana/Dólar estadounidense bajo escasez de datos, revelando que los resultados del modelo están dominados por líneas de base clásicas en fidelidad de distribución y exhiben una inestabilidad extrema dependiente de la semilla, argumentando así que la generación de escenarios basada en GAN requiere de prioridades arquitectónicas específicas y de un reporte riguroso de múltiples semillas antes de que pueda complementar responsablemente las herramientas convencionales de pruebas de estrés.

Tosin Bello2026-09-18
💻 ciencias de la computación

An Integrated AI-Driven Framework for Industry 5.0 Sustainability Through Multi-Agent Systems and Distributed Optimization

Este artículo propone el Marco de Inteligencia Artificial Unificada para la Industria 5.0 (UAI-5), una arquitectura de múltiples capas que integra Sistemas Multi-Agente con una estrategia de optimización híbrida ADMM-LASSO para superar los problemas de fragmentación y escalabilidad, permitiendo así una toma de decisiones robusta, en tiempo real y sostenible a través de diversos dominios industriales y sociales.

Kheddari Tedjani, Midhun Chakkaravarthy2026-09-17
💻 ciencias de la computación

SFCT-Net: A Wavelet-Based Spatial-Frequency Signal Reconstruction Framework for Robust Medical Image Segmentation

SFCT-Net es un marco de segmentación de imágenes médicas robusto que redefine la tarea como una reconstrucción de señal espacio-frecuencial al integrar flujos sincronizados de atención convolucional con un Módulo de Reconstrucción Impulsado por Wavelets para suprimir eficazmente el ruido y preservar los límites anatómicos de alta frecuencia a través de diversas modalidades de imagen.

Junning Zheng, Xiong Zhang, Guojun Mao, Jing Zhu, Danna Yan2026-09-17
💻 ciencias de la computación

A Robust Industrial Defect Detection Method Integrating Capuchin Search and Sparse Representation

Este artículo propone un marco robusto de detección de defectos industriales que integra el Análisis de Componentes Principales Disperso y una Máquina de Aprendizaje Extremo esparcida, con hiperparámetros optimizados por el Algoritmo de Búsqueda del Capuchino, para mitigar eficazmente el ruido del sensor y las perturbaciones adversarias mientras mantiene una alta precisión de clasificación.

Jucan Li2026-09-17
💻 ciencias de la computación

An Ordinal Multi-learner Ensemble with Hidden-Markov-Model Augmentation for Imbalanced Prediction of Post-Therapy Occupational Performance in Children with Cerebral Palsy

Este artículo propone un Ensamblaje de Aprendizaje Ordinal Múltiple (OME, por sus siglas en inglés) aumentado con un generador de Modelo de Markov Oculto para predecir eficazmente las puntuaciones desbalanceadas y ordinales de desempeño ocupacional post-terapia en niños con parálisis cerebral, demostrando una precisión y robustez superiores en comparación con los modelos base existentes y SMOTE.

Md Rafiul Hassan, Tonoya Tahsin, Mohammad Anwar Rahman, Sultana Razia, Muhammad Mehedi Hassan2026-09-17