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Artificial Intelligence in Digital Banking: A Systematic Literature Review and a Novel Cross-Domain Resilience Framework for Customer Experience, Fraud Detection, and Risk Management

Esta revisión sistemática de la literatura sintetiza la investigación fragmentada sobre la IA en la banca digital para proponer el novedoso marco AIDBRM 2.0, el cual integra la experiencia del cliente, la detección de fraude y la gestión de riesgos a través de mecanismos transversales como una Puntuación de Confianza Continua Unificada, un Sandbox de Gobernanza de IA Generativa y el Aprendizaje Federado entre Instituciones para abordar las brechas existentes en explicabilidad y alineación arquitectónica.

Durga Prasad Dāsepalli2026-07-16
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Improving Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Literature Review of Retrieval-Enhancement Techniques

Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura de 173 estudios sobre técnicas de mejora de la recuperación para la Generación Aumentada por Recuperación, categorizándolos por contribución técnica y etapa del proceso para identificar brechas clave en la evaluación y la eficiencia, al tiempo que propone una agenda de investigación estructurada para futuros avances.

Abdullah Karasan2026-07-16
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A Novel AJAD-BoostNet Framework for Histopathological Lung and Cervical Cancer Classification Using Deep Feature Learning, K-Means Clustering, and XGBoost

Este artículo propone AJAD-BoostNet, un nuevo marco híbrido que combina la extracción de características profundas basada en ResNet50, la reducción de dimensionalidad mediante PCA, la agrupación K-Means y el potenciador XGBoost para lograr una clasificación histopatológica eficiente y robusta de cánceres de pulmón y cuello uterino, demostrando un rendimiento superior sobre las CNN tradicionales en entornos con recursos limitados.

AVIJIT KUMAR CHAUDHURI, Pramoda Patro2026-07-16
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Ten Novel Phenomena in Machine Psychology: How Large Language Models Exhibit Complex Identity-Reactive Behaviors in Response to Ethnically-Cued User Names

Este estudio introduce el marco de la "Psicología de las Máquinas" para revelar que los modelos de lenguaje extensos alineados, aunque están libres de un sesgo racial explícito, exhiben diez comportamientos novedosos y altamente estructurados reactivos a la identidad en respuesta a nombres de usuario con indicios étnicos, lo que requiere un cambio desde la mitigación básica de daños hacia una evaluación conductual integral.

Abbas Hamidavi2026-07-16
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“Just do register analysis”, they said. “It’ll be easy”, they said: Evaluating the impact of lexico-grammatical tagging systems  on multidimensional analysis

Este estudio evalúa sistemáticamente cinco sistemas de etiquetado léxico-gramatical de código abierto para el análisis multidimensional, revelando que, si bien replican con éxito las distinciones generales de registro, sus puntuaciones dimensionales resultantes varían significativamente debido a una operacionalización inconsistente de las características en lugar de diferencias en los procesos de procesamiento de lenguaje natural subyacentes.

Andreas Blombach, Marianna Gracheva, Clara Steinfels, Michaela Mahlberg2026-07-16
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Structured Evidence and Vision-Language Models for Interpretable Vision-Only UAV Behavior Analysis

Este artículo propone un marco de cuatro capas que mejora los sistemas contra UAV basados únicamente en visión al convertir las trayectorias rastreadas en evidencia de movimiento estructurada y combinarlas con mosaicos de fotogramas clave en un modelo de lenguaje-visión para generar etiquetas de comportamiento interpretables, estimaciones de urgencia y justificaciones en lenguaje natural, demostrando que los datos de trayectoria estructurados son el principal motor para un análisis preciso del comportamiento de los UAV.

Keyu Chen, Zihui Xu, Guoqi Li2026-07-16
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A Path Fitting Accuracy Improvement and Evaluation Method Based on Minimum Toll and Multi-dimensional Anomaly Detection Engine

Este artículo propone un marco de ajuste de rutas de dos etapas que integra un principio de "peaje mínimo" con un motor de detección de anomalías multidimensional para abordar los problemas de los datos de las cabinas de peaje en autopistas, logrando una mejora de la precisión del 2,1 % y una reducción del 70 % en las desviaciones de facturación, al tiempo que introduce un novedoso modelo de evaluación de indicadores duales para garantizar la fiabilidad de los resultados.

Jian Li, Yunfang Zhao, Ke Zhang, Xin Gao, Lexiang Mei, Xiaoyu Guo2026-07-16
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Circuit-Inspired High-Order Neural Networks with Unified Neural Dynamics Modeling for PDE Solving and Visual Perception

El artículo presenta CHONN, un marco modular inspirado en circuitos que emplea la composición en cascada basada en Kirchhoff para crear dinámicas neuronales de alto orden estables e interpretables, superando así a los enfoques tradicionales de apilamiento de profundidad en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales y en la mejora de tareas de percepción visual.

Baochang Zhang, Tongfei Chen, JingyinG Yang, Linlin Yang, Juan Zhang, Jinhu Lü, David Doermann, Chunyu Xie, Tian Wang, G (…)2026-07-16
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Physics-Informed AI Framework Enables Generalizable and Reliable Cerebrovascular Hemodynamic Profiling

El artículo presenta 4DHemoX, un marco de IA informado por la física que aprovecha un conjunto de datos híbrido y una arquitectura neuronal con integración de Navier-Stokes para cerrar la brecha entre simulación y realidad y permitir un perfilado hemodinámico cerebrovascular confiable, generalizable y eficiente en datos para aplicaciones clínicas.

Fen Miao, Chen Chen, Yuan Lin, Yun Zhang, Jiannong Cao, Yingjie He, Jiaqi Huang, Honglei Zhao, Jun Yang, Huiying Liang (…)2026-07-16
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User Interfaces in Machine Learning-Based Decision Support for Emergency Department Triage – A Systematic Review

Esta revisión sistemática de 25 estudios revela que, a pesar de la importancia crítica del diseño centrado en el usuario, los sistemas de soporte a la decisión clínica basados en aprendizaje automático para el triaje en departamentos de emergencias carecen frecuentemente de características de interfaz integrales, pruebas de usabilidad y colaboración interdisciplinaria, lo que obstaculiza su adopción y efectividad en el mundo real.

Kirsten Zantvoort, Sylvain Brouwer, Nadine Schlicker, Peter Mross, Andreas Jerrentrup, Martin C. Hirsch, Philipp Russ2026-07-15