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💻 ciencias de la computación

A Multimodal Deep Learning Framework for Early Epileptic Seizure Prediction Using EEG, Wearable Signals, and Behavioral Patterns

Este artículo propone un novedoso marco de aprendizaje profundo multimodal que integra datos de EEG, fisiológicos de dispositivos portátiles y conductuales a través de un sistema de atención transmodal y personalización adaptativa para lograr una predicción de crisis epilépticas temprana y altamente precisa con una reducción de las falsas alarmas.

Maitrakkumar Patel, Jaiprakash Narain Dwivedi2026-09-10
💻 ciencias de la computación

STDN-GEN: rapid synthesis of layered critical-material dependency networks for supply-chain sustainability analysis

El artículo presenta STDN-GEN, un sistema automatizado que aprovecha agentes de modelos de lenguaje de gran tamaño y un vocabulario curado para sintetizar rápidamente redes de suministro de materiales críticos de cuatro niveles que sean auditables, mejorando significativamente la reproducibilidad y la eficiencia en comparación con el mapeo manual, al tiempo que logra una alta precisión en la identificación de componentes y dependencias de producción.

Aaron Schroeder, Mandy Wilson, Galen Harrison, Dustin Machi, Brian Klahn, Samarth Swarup, Anil Vullikanti, Achla Marathe (…)2026-09-10
💻 ciencias de la computación

XTrust-Chain: An Explainable Intrusion Detection System with Trust-Based Automation and Immutable Decision Records

XTrust-Chain es un marco de detección de intrusiones de múltiples capas que combina clasificadores de ensamble con una métrica de confianza calibrada y una pista de auditoría asegurada criptográficamente para permitir la toma de decisiones automatizada de alta confianza, garantizando al mismo tiempo la verificación inmutable de las alertas a través de múltiples conjuntos de datos de referencia.

Amjad Aldweesh2026-09-10
💻 ciencias de la computación

Closure-Guided Optimization: Minimum Structural Repair as a General Constraint-Handling Principle

Este artículo presenta la Optimización Guiada por Cierre (CGO, por sus siglas en inglés), un marco de gestión de restricciones que utiliza la Complejidad de Cierre de Factibilidad (FCC) para minimizar los costos de reparación estructural, demostrando su eficacia en escenarios donde las clasificaciones de violación divergen de la dificultad de reparación real, al tiempo que reconoce que no es una ventaja universal sobre los métodos existentes.

Mohammad Amir Khusru Akhtar2026-09-10
💻 ciencias de la computación

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
💻 ciencias de la computación

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
💻 ciencias de la computación

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
💻 ciencias de la computación

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
💻 ciencias de la computación

TAG-lite: a pre-training task-affinity workflow for multi-task ADMET learning with disjoint datasets

El artículo presenta TAG-lite, un flujo de trabajo de preentrenamiento basado en gradientes que estima la afinidad de las tareas entre conjuntos de datos de ADMET disjuntos para agrupar eficazmente los endpoints y mejorar el rendimiento del aprendizaje multitarea incluso cuando el solapamiento de compuestos es mínimo.

Seoyoon Koo, Sungmin Ko, Seung-Yong Seong2026-09-10