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💻 computer science

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Esta encuesta sintetiza la investigación emergente sobre la remediación autónoma de vulnerabilidades en diversos entornos informáticos, organizando la literatura en seis corrientes clave y un modelo de tarea de bucle cerrado formal para resaltar temas críticos, mecanismos de seguridad operativa y brechas de investigación significativas en el despliegue de IA agéntica y aprendizaje por refuerzo para la reparación segura de sistemas.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14
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Audit Detection Risk Reduction Using Machine Learning: Evidence from 3.3 million Transactions

Este estudio introduce y valida un marco de aprendizaje automático de cuatro capas que reduce significativamente el riesgo de detección de auditoría y el tiempo de procesamiento en comparación con los métodos tradicionales, al aprovechar modelos no supervisados y supervisados sobre 3,3 millones de transacciones del mundo real de una empresa de energía mongola, al tiempo que descubre un novedoso "efecto de enmascaramiento por agregación" en las anomalías de la Ley de Benford.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Uyanga Sambuu2026-07-14
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An Explainable AI Framework for Thai Dish Recommendation Using Sensory Profiling and Association Rule Mining

Este estudio propone un marco de inteligencia artificial explicable que integra la minería de reglas de asociación con el perfilado sensorial tridimensional para analizar datos de transacciones de restaurantes tailandeses, descubriendo así patrones de maridaje de platos culturalmente fundamentados y permitiendo la generación de recomendaciones de comidas interpretables y auténticas.

Silada Intarasothonchun, Pongphan Sathatip, Patcharaporn Mahasuweerachai, Kullapapruk Piewthongngam2026-07-13
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A Lightweight Neural Network Approach for Phishing URL Detection

Esta investigación propone un enfoque de red neuronal ligera para la detección de URLs de phishing utilizando el conjunto de datos PhiUSIIL, demostrando que la optimización de los hiperparámetros y la aplicación del escalado de datos mejora significativamente la precisión de la clasificación manteniendo una baja complejidad computacional.

Umer Farooq Ali, Syeda Mariam Muzammal, Ruqia Bibi, NZ Jhanjhi, Muhammad Tayyab2026-07-13
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Morphological Priors and Photogrammetric Conditioning for Auditable Generative 3D Miao and Dong Timber Heritage Scenes

Este estudio propone un flujo de trabajo generativo auditable para escenas de patrimonio de madera de los pueblos Miao y Dong que integra prioridades morfológicas, condicionamiento fotogramétrico y registro de procedencia para asegurar evidencia semántica y estructural revisable sin pretender una reconstrucción de grado de levantamiento topográfico.

Jiejun Bai, jiajia Lin, jian Lv, wenzhao Liu, qingni Yuan2026-07-13
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Implementing Random Forest Method for Healthcare Provider Fraud Detection Framework to Mitigate Financial Risk and Cost Optimization in Healthcare Management

Este artículo propone un marco de aprendizaje automático basado en Random Forest, mejorado con el balanceo de clases SMOTE-Tomek, para detectar eficazmente el fraude de proveedores de atención médica y mitigar los riesgos financieros al superar a los modelos tradicionales como Decision Trees, Logistic Regression, SVM y Naive Bayes en precisión y métricas de desempeño clave.

Jenny Patel2026-07-13
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MSAL-YOLO: a YOLOv8-based detector for small and densely distributed object detection in UAV aerial imagery

El artículo propone MSAL-YOLO, un detector YOLOv8 mejorado que integra un módulo de Convolución Mixta Espacial-Canal, un mecanismo de Atención de Coordenadas Mejorada de Multirrama y una pérdida Region-Adaptive Wise-IoU para abordar eficazmente los desafíos de la detección de objetos pequeños y densamente distribuidos en imágenes aéreas de UAV, logrando mejoras significativas de rendimiento en los conjuntos de datos VisDrone2019 y DOTAv1.

Fei Ding, Xiufu Du, Haining Zhang, Haibin Liu, Liguo Han2026-07-13
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TRAUMA: A Machine Learning–Based Record Linkage Method for Health Databases

Este estudio valida el método TRAUMA, un enfoque de vinculación de registros basado en aprendizaje automático supervisado utilizando LightGBM, demostrando su capacidad superior para recuperar coincidencias reales con alta precisión y especificidad en comparación con la herramienta tradicional CIDACS-RL en bases de datos de salud brasileñas.

Daniel Scaldaferri Lages, Thayna Karoline Sousa Silva, Patricia Bartholomay Oliveira, Dayan Carvalho Ramos Salles de Oli (…)2026-07-13
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Diamojism: Semantic-Perceptual Tile Selection for Large-Format Emoji Mosaic Rendering

Este artículo presenta Diamojism, una novedosa arquitectura de renderizado de fotomosaicos que mejora los mosaicos de emojis de gran formato mediante la integración de la puntuación de temas semánticos y la corrección iterativa de la paleta en un sistema de rejilla de teselas de diamante, mejorando así la relevancia temática y la precisión del color sin depender de modelos generativos.

Michael Jacobs2026-07-13