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NDN-Aware Cooperative Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Cache Pollution Attack Mitigation

Este artículo propone un marco de trabajo de Gradiente de Política Determinista Profundo Multi-Agente (MADDPG) consciente de NDN que aprovecha el aprendizaje descentralizado y representaciones de estado especializadas para mitigar eficazmente los Ataques de Contaminación de Caché en Redes de Datos Nombrados, demostrando una eficiencia de caché superior, una convergencia más rápida y una mayor resiliencia en comparación con los enfoques de agente único y convencionales.

Sethu S, Manikandan A2026-07-09
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A Linear Mapping-Enhanced PPO Framework for Dynamic Load Balancing in Smart City Edge Systems

Este artículo propone un marco de Optimización de Política Próxima Mejorada por Mapeo Lineal (LME-PPO) que aprovecha el aprendizaje por refuerzo profundo para optimizar el equilibrio de carga dinámico y reducir la latencia del sistema en entornos de computación perimetral de ciudades inteligentes mediante el mapeo efectivo de espacios de tareas complejos y la garantía de equilibrio computacional entre los servidores perimetrales.

Fenghui Zhang, Yuhang Jiang, Yuhao Xu, Huaqiang Xi, Qiu Xu, Shijian Zheng, Maosheng Fu2026-07-09
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Consensus among Learning Agents: A Multi-AgentReinforcement Learning Framework withGame-Theoretic Incentives

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo multiagente con incentivos de teoría de juegos para lograr el consenso entre participantes autónomos y de aprendizaje en una cadena de bloques, demostrando que las políticas convergen hacia equilibrios equitativos y tolerantes a la adversidad, al tiempo que identifica limitaciones arquitectónicas específicas y refina las garantías teóricas de convergencia.

Chen Song, Jing Li, Tao Xie2026-07-08
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Understanding Adoption of AI-Based Cybersecurity Systems: The Roles of Cybersecurity Awareness, Trust, and Digital Literacy

Este estudio utiliza Modelado de Ecuaciones Estructurales para demostrar que, si bien la concienciación sobre la ciberseguridad impulsada por la IA y la alfabetización digital promueven significativamente la adopción de sistemas de ciberseguridad basados en IA, la confianza en estos sistemas no influye directamente en la intención de comportamiento, lo que destaca la necesidad crítica de que las organizaciones prioricen el desarrollo de la concienciación sobre la ciberseguridad y la alfabetización digital por encima de la mera construcción de confianza.

Abdulkadir Jeilani Mohamud, Abdifatah Nour Rage, Mohamed Adam Isak, Abdisatar Ibrahim Arabow, Abdiwahab Osman Siad2026-07-08
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DustFormer for Joint Dust Segmentation and Density Estimation in Environmental Monitoring Using Deep Learning

Este artículo presenta DustFormer, un marco de codificador-decodificador basado en aprendizaje profundo que realiza simultáneamente la segmentación de polvo y la estimación de densidad en imágenes RGB, logrando una alta precisión y robustez para aplicaciones de monitoreo ambiental, agricultura de precisión y detección inteligente.

Falah Y H Ahmed, Eimad Abusham, Ibrahim Salim Sulaiman, Reem Al-Maawali, Bwalya Kelvin Joseph, Muhammad Zakarya2026-07-08
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Enhancing Symbolic Execution of Programs for Interprocedural Control Flow Path Feasibility Analysis

Este artículo propone un método de ejecución simbólica dirigida mejorado con estrategias de simbolización automática y de acotación de bucles para verificar eficientemente la viabilidad de rutas de flujo de control interprocedimental, demostrando una precisión y exhaustividad superiores en comparación con herramientas existentes como KLEEF cuando se aplica a proyectos del mundo real e integración de análisis estático.

Hovhannes Movsisyan, Hripsime Hovhannisyan, Tigran Avagyan, Hayk Aslanyan2026-07-08
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Comparative Performance of General-Purpose Large Language Models and a Specialized Clinical AI Tool on OKAP-Style Ophthalmology Questions

Este estudio evalúa cinco modelos de lenguaje de gran tamaño en preguntas de oftalmología al estilo del OKAP, revelando que los modelos de propósito general, particularmente Gemini-Pro-3, superaron a la herramienta de IA clínica especializada OpenEvidence en precisión y calibración, al tiempo que resaltan una heterogeneidad de rendimiento significativa y fallos de razonamiento compartidos en todos los sistemas.

Alon Moore Galindo, Amit Ginsberg, Razan Saadi, Tomer Kerman, David Schwartzman, Anat Loewenstein, Igal Leibovitch2026-07-08
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Proximal Policy Optimization-Based Intrusion Detection with Deep Latent Feature Learning

Este artículo propone un novedoso marco de detección de intrusiones que combina un autoencoder apilado de dos etapas para la extracción de características profundas con un agente de aprendizaje por refuerzo profundo basado en la Optimización de Política Próxima, demostrando un rendimiento y una eficiencia competitivos a través de múltiples conjuntos de datos de referencia.

Brahim El malki, Nidal Nasser, Ahmed El Ouadrhiri, Khalid EL FAZAZY, Hamid Tairi, Jamal Riffi2026-07-08
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A confidence-convergence decision layer for reliability-aware sequential recognition under limited observations

Este artículo propone un método de reconocimiento secuencial basado en la confianza y la convergencia para objetivos móviles submarinos que actualiza dinámicamente la confianza del tipo de comportamiento y acepta decisiones solo cuando se cumplen conjuntamente la dominancia, la estabilidad temporal y la separación entre clases, mejorando así significativamente la precisión y reduciendo los errores bajo observaciones limitadas e inciertas en comparación con las líneas base existentes.

Guangyu Luo2026-07-08
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HiRoC: Selective History Routing and Disagreement-Aware Calibration for Multimodal Conversational Emotion Recognition

El artículo propone HiRoC, un marco de reconocimiento de emociones multimodal que mejora la precisión de la predicción mediante el enrutamiento selectivo del historial conversacional relevante a través de grafos tipificados por hablante y la calibración de decisiones utilizando el desacuerdo transmodal para abordar las limitaciones de los métodos basados en grafos existentes.

Gong Li, Huiqiang Guo, Mengdi Liu, Ziyin Wei, Bowen Gu, Tiquan Gu, Dan Ma2026-07-08