💻 Category

cs

2456 artículos

💻 computer science

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
💻 computer science

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
💻 computer science

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
💻 computer science

REGAL-Driven Hierarchical Graph Reinforcement Network for Stable and Energy- Efficient Communication in Wireless Sensor Networks

Este artículo propone la Red de Refuerzo de Grafos Jerárquica impulsada por REGAL (HGRN, por sus siglas en inglés), un marco novedoso que integra Redes Neuronales de Grafos, Atención de Gradiente de Energía Residual, Aprendizaje por Refuerzo Profundo y un Algoritmo de Optimización de Partridge Adaptativo a la Energía para lograr una comunicación estable, eficiente energéticamente y con carga equilibrada en Redes de Sensores Inalámbricos a gran escala, demostrando un rendimiento superior en la vida útil de la red, la conservación de energía y la entrega de paquetes en comparación con los enfoques de agrupamiento existentes.

Kumar J, Vinoth Kumar P, Bharathi S, Deepan S2026-07-15
💻 computer science

Blast Radius Characterization of Triple-Level Poisoning Attacks in Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation Systems

Este artículo formaliza y cuantifica empíricamente el radio de explosión de los ataques de envenenamiento de triple nivel en los sistemas RAG de grafos de conocimiento, demostrando que el envenenamiento de nodos centrales causa la propagación más severa de la corrupción y proponiendo una defensa consciente del grafo basada en una puntuación de confianza ponderada por grado para mitigar estos riesgos.

Shree Raksha H R, Jasmine K S2026-07-15
💻 computer science

Enhancing Intrusion Detection System Resilience Against Adversarial Evasion Attacks Using Adversarial Training

Este artículo propone un sistema de detección de intrusiones híbrido LightGBM-MLP mejorado mediante entrenamiento adversarial con el Método del Signo del Gradiente Rápido (FGSM) en el conjunto de datos UNSW-NB15, logrando mejorar la robustez contra ataques de evasión al mantener un 77,80% de precisión bajo perturbaciones fuertes mientras incurre en solo una reducción mínima del 6,66% en el rendimiento con datos limpios.

MUKUNTH s, VATCHALA S, YOGESH C2026-07-15
💻 computer science

Adaptive Keyframe Selection and Reconstruction for Volumetric Density Field Sequences Using Structural Descriptors

Este artículo propone un marco adaptativo para secuencias de campos de densidad volumétrica que utiliza un nuevo descriptor estructural para la selección óptima de fotogramas clave mediante programación dinámica y un esquema de interpolación basado en partículas para lograr una reconstrucción de alta fidelidad con un mínimo de artefactos.

Jong-Hyun Kim2026-07-15
💻 computer science

Frequency-Guided Real-Time Detection of Weak Water-Surface Targetsfor Unmanned Surface Vehicles

Este artículo propone un detector ligero y en tiempo real para vehículos de superficie no tripulados que mejora la detección de objetivos débiles en la superficie del agua mediante la integración de enrutamiento de características guiado por frecuencia y supervisión de localización adaptativa normalizada por escala para abordar desafíos como el bajo contraste y el tamaño pequeño de los objetos, manteniendo al mismo tiempo estrictas restricciones de latencia y tamaño del modelo.

Ling Qin, AnChuan Wang, Qing Huang, Qun Zou2026-07-15
💻 computer science

Closed-loop Auto Research for Molecular Property Prediction: Discovering and Certifying Generalizable Improvements

Este artículo presenta un marco de investigación automatizada de bucle cerrado que utiliza agentes de modelos de lenguaje para editar representaciones moleculares, modelar código y evidencia externa, descubriendo y certificando con éxito mejoras generalizables a través de múltiples evaluaciones de propiedades moleculares mientras distingue las ganancias transferibles reales de la varianza de selección no transferible y los cambios de distribución mediante pruebas rigurosas de exclusión.

Jingjie Ning, Xiaochuan Li, Ji Zeng, Chenyan Xiong, Guolin Ke2026-07-15
💻 computer science

Ensemble method of transfer learning Deep learning and vision transformer influencing explainable AI for Breast Cancer Prediction

Este artículo propone un marco de inteligencia artificial explicable que combina el aprendizaje por transferencia, los Vision Transformers y métodos de ensamble para lograr una precisión de predicción de cáncer de mama superior (96,82 %) en el conjunto de datos BreakHis, utilizando técnicas como Grad-CAM y LIME para mejorar la transparencia e interpretabilidad del modelo.

Rajyalakshmi Bandi, Pullarao Chennamsetty2026-07-15