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💻 computer science

FOIN: A Federated Multi-Organoid Intelligence Architecture using Combinatorial Graph Modelling

Este artículo propone FOIN, una novedosa arquitectura de inteligencia multiorganoide federada que aprovecha el modelado de grafos combinatorios, la computación neuromórfica y el blockchain para permitir un aprendizaje colaborativo seguro, eficiente energéticamente y preservador de la privacidad entre organoides cerebrales distribuidos, logrando una alta precisión al tiempo que reduce significativamente los costos computacionales en comparación con los sistemas centralizados tradicionales.

Venkatesh K, Subbulakshmi N2026-09-10
💻 computer science

Distilling Facial Emotional Cues into EEG Representations for Robust Emotion Recognition in Mental Health Monitoring

El artículo propone la Destilación Mejorada por Intermodalidad (C-MED), un marco que transfiere conocimiento multimodal de EEG-facial a un modelo estudiante de solo EEG desplegable mediante alineación contrastiva e interacción bilineal, logrando un reconocimiento de emociones robusto e independiente del sujeto en los bancos de pruebas SEED-VII y DEAP sin requerir datos faciales sincronizados durante la inferencia.

Majid Sepahvand, Hiba Muhammed Hussein, Maytham N. Meqdad2026-09-10
💻 computer science

Dynamic ensemble approach for multi-class classification based on neighborhood rough sets and sequential three-way decisions

Este artículo propone EM-S3WD, un marco de ensamblaje dinámico que integra conjuntos rugosos de vecindad con decisiones tripartitas secuenciales y una estrategia de integración dinámica condicional para superar las limitaciones de las tuplas de referencia fijas y las restricciones binarias en el modelo original de Xu et al., logrando así un rendimiento de clasificación multiclase adaptativo y competitivo.

Wenyan Xu, Qiang Chen, Yangyang Guo2026-09-10
💻 computer science

Artificial Intelligence Driven Grading and Personalised Feedback in Higher Education Assessment

Esta revisión sistemática de la literatura sintetiza la evidencia desde 2020 hasta 2026 para demostrar que, si bien la calificación impulsada por la IA y la retroalimentación personalizada mejoran significativamente la eficiencia, la consistencia y la escalabilidad en la evaluación de la educación superior, su implementación responsable requiere salvaguardas éticas sólidas y supervisión humana para abordar desafíos tales como el sesgo algorítmico, la privacidad de los datos y la integridad académica.

Mziwendoda Cyprian Madwe2026-09-10
💻 computer science

Genre Classification of Saint Yared Qum Zema Using a Convolutional Neural Network

Este estudio presenta un modelo de Red Neuronal Convolucional personalizado que logra un 88% de precisión en las pruebas al clasificar los tres géneros de la música sagrada etíope de Saint Yared (Qum Zema) mediante la conversión de 1.555 segmentos de audio en imágenes de espectrogramas, superando arquitecturas establecidas como ResNet, VGGNet y AlexNet.

Birku Litgeb Aschenek, Alehegn Ayanaw Getaneh, Getaneh Awoke2026-09-10
💻 computer science

Hierarchical Compositional Hypergraphs Encode Document Structure for Classification

Este artículo introduce un Hipergrafo Composicional Jerárquico (HCH) que codifica la estructura del documento a través de capas ordenadas de tokens, oraciones y párrafos, demostrando que la combinación de estas características estructurales con el TF–IDF estándar produce mejoras estadísticamente significativas en la precisión de la clasificación de texto y en la macro-F1 sobre las líneas base léxicas por sí solas.

Madjid Eshaghi Gordji, Mohamadali Berahman2026-09-10
💻 computer science

CauCity-WM: An Intervention-Consistent Generative World Model for Counterfactual Urban Dynamics and Risk-Aware Decision Making

El artículo presenta CauCity-WM, un modelo de mundo generativo causal que unifica la previsión urbana, la estimación contrafáctica y la toma de decisiones consciente del riesgo mediante el empleo de un proceso de difusión estructural de mundo gemelo para generar futuros fácticos y contrafácticos consistentes a través de ruido exógeno abducido.

Kai Ma, Miao Yu2026-09-10
💻 computer science

Interpretable ensemble machine learning identifies player-specific performance indicators in elite tennis

Este estudio demuestra que un flujo de trabajo de aprendizaje automático de conjunto interpretable aplicado a los datos de Grand Slam de Novak Djokovic no solo logra una alta precisión predictiva para los resultados de los sets, sino que también revela indicadores de rendimiento específicos del jugador, tales como las devoluciones de revés, que a menudo son pasados por alto por los modelos individuales.

Yifeng Li, Weixiang Jiao, Meiyi ZouZhu, Yawen Zheng, Wenjie Lu, Yihang Kong, Xingyun Li2026-09-10
💻 computer science

VectorLLM++: A Unified Next-Token-Prediction MLLM for Dense Remote Sensing Perception and Vector Mapping

VectorLLM++ es un modelo de lenguaje multimodal unificado de predicción del siguiente token que supera la escasez de datos y la falta de salidas vectoriales estructuradas mediante la introducción de nuevos tokenizadores para coordenadas y máscaras, lo que le permite superar a modelos especializados en siete diversas tareas de percepción de teledetección y mapeo vectorial.

Shunping Ji2026-09-10