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💻 ciencias de la computación

UAS-OS: An Operating-System-Level Control Plane for Autonomous AI Governance and Real-Time Execution Abstraction

Este artículo presenta UAS-OS, un novedoso plano de control a nivel de sistema operativo que gobierna las cargas de trabajo de IA autónoma mediante Bloques de Control de Agentes y gestión de memoria de copia cero, logrando un control de intención robusto y aislamiento de fallos con una sobrecarga inferior a 50 microsegundos adecuada para entornos de misión crítica en tiempo real.

TADAYUKI NISHIMURA2026-09-11
💻 ciencias de la computación

Joint Enhancement of Multi-Scale Features and Adaptive Loss for YOLOv5

Este artículo propone un marco de mejora colaborativa multidimensional para YOLOv5 que integra CLAHE en el espacio LAB, una capa de detección P2 de alta resolución con Varifocal Loss, y convolución deformable con atención de canal para abordar eficazmente los desafíos de baja iluminación, objetivos pequeños y deformación geométrica en la inspección visual industrial, logrando un rendimiento superior sobre los detectores convencionales en un conjunto de datos especializado de sacos de granos.

Ming liang Yang, Yu yu miao, Xi jun Xu, heng Yang, qing Dong, Ke yuan Zhao2026-09-11
💻 ciencias de la computación

DBDNet: Frequency-Constrained Dual-Branch Decoupling Network for Multi-Modality Image Fusion via Wavelet Transform

Este artículo propone DBDNet, una red de desacoplamiento de doble rama que aprovecha la transformada wavelet y un prior físico basado en la frecuencia para separar eficazmente los fondos de baja frecuencia compartidos entre modalidades de los detalles de alta frecuencia específicos de cada modalidad, logrando así un rendimiento de vanguardia en la fusión de imágenes multimodales y en la detección de objetos descendente.

Zujun Zhang, Chongxuan Liu, Jia Wang, Jing Nie, Qihao Li, Min Hu, Bangshu Xiong2026-09-11
💻 ciencias de la computación

DeepCork: A Two-Stage Deep Learning Framework for Automated Defect Inspection of Natural Cork Stoppers

DeepCork es un marco de aprendizaje profundo de dos etapas que combina un clasificador binario basado en ResNet152 con un detector basado en YOLO para lograr una inspección de defectos de alta precisión y en tiempo real de tapones de corcho naturales, equilibrando eficazmente la precisión de localización, las restricciones de latencia y la incertidumbre predictiva en la fabricación industrial.

Marcos de Souza Oliveira, Jorge Carlos Santos Cardoso, Hugo Dinis Pereirinha da Silva Amaro, Esmaail Albarazi, Armin Gha (…)2026-09-10
💻 ciencias de la computación

BioPretext: A Multimodal Self-Supervised Learning Framework for Orthopedic Feature Extraction via Cross-Modal Signal Alignment and Dynamic Fusion

BioPretext es un novedoso marco de aprendizaje autosupervisado multimodal que unifica la imagen geométrica y las señales biológicas secuenciales a través de la alineación transmodal y la fusión dinámica para mejorar la extracción de características ortopédicas y el rendimiento en tareas posteriores.

Yitong Li, Remila Aimaiti, Chun Ge, Limin Mou, Wenyuan Xiang, Pengguang Wang, Yuchen Xiao, Yingjie Deng2026-09-10
💻 ciencias de la computación

Smart Honeypot for Threat Detection and Classification in IoMt Networks

Este artículo presenta HoneyMed, un marco de trabajo de honeypot consciente de los protocolos para redes IoMT que simula servicios médicos para capturar y clasificar ataques en tiempo real mediante aprendizaje automático, logrando una precisión del 98.50% con Random Forest mientras genera evidencia lista para blockchain sin poner en riesgo los activos de producción.

Vishalakshi Prabhu, Shankaramma Malige, Prathmesh Sayal, Ishan Chitkarsh, Dhanush J, Bhaskar Datta Paramkusam2026-09-10
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nterpretable Alzheimer’s Disease Detection from CHAT Transcripts Using Criterion-Guided LLM Prompting and In-Context Learning

Este artículo propone un marco de trabajo interpretable y sin necesidad de entrenamiento que aprovecha el prompting guiado por criterios y el aprendizaje en contexto con LLMs para detectar la enfermedad de Alzheimer a partir de discursos transcritos manualmente, logrando un rendimiento de vanguardia en el benchmark ADReSS 2020 al tiempo que destaca una dependencia crítica de transcripciones manuales de alta calidad.

khaoula ajroudi, Mohamed Ibn Khedher, olfa Jemai2026-09-10
💻 ciencias de la computación

Multi-Expert Measurement-Aware Learning for Carotid Intima-Media Complex Segmentation and Thickness Quantification in Ultrasound Images

Este artículo propone un marco de aprendizaje consciente de la medición basado en múltiples expertos que aprovecha múltiples anotaciones de expertos y una función de pérdida especializada para mejorar simultáneamente la precisión de la segmentación del complejo íntima-media carotídeo y la precisión de la cuantificación del espesor a escala milimétrica en imágenes de ultrasonido, mitigando eficazmente el impacto de la variabilidad entre evaluadores.

Yali Xu, Xin Tan, Lei Huang, Yuan Liu, Jian Su2026-09-10
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XGNN-ID: Explainable Graph Neural Network Framework for Imbalanced Datasets

Este artículo presenta XGNN-ID, un marco de Redes Neuronales de Grafos explicable que integra un novedoso Ensamble Ponderado por Validación Selectiva con Puerta de Importancia de Nodo (SVW-NG) para abordar eficazmente el desequilibrio de clases y mejorar la interpretabilidad del modelo en varios conjuntos de datos de grafos.

Bhargavi B, Jaya Lakshmi Tangirala, Komal Ranjan Sahoo, Sai Sushanth G, Chellapuram Goutham Reddy, Akash Gundamaraju2026-09-10
💻 ciencias de la computación

A Framework for Natural Language Processing Integration in Human Resource Management

Este estudio propone un marco unificado basado en el procesamiento de lenguaje natural para la gestión de recursos humanos que integra el reclutamiento, el análisis de sentimiento y las herramientas de comunicación para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, al tiempo que reconoce desafíos significativos relacionados con la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la escalabilidad del sistema.

D Pushpa Gowri, Preeti Nagar, Prerna Srivastava2026-09-10