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2456 artículos

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Implementation and Study on Liver Cirrhosis Disease Diagnosis Prediction Using a Method for Machine Learning Algorithms: A Comparative Approach Analysis

Este artículo presenta un análisis comparativo de algoritmos de aprendizaje automático aplicados a registros clínicos anonimizados del conjunto de datos 'Aadarshvelu', demostrando que un modelo de atención etiquetado propuesto logra una precisión diagnóstica (94.05%) y una puntuación F1 (95.05%) superiores para la predicción de las etapas de la cirrosis hepática, ofreciendo así una herramienta rentable para mejorar la detección temprana y la toma de decisiones clínicas.

Rajani Kumari, Daya Shankar Singh2026-07-08
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SPIDER-WEB enables a real-time data retrieval of DNA-based data storage

El artículo presenta SPIDER-WEB, un marco de codificación todo en uno que permite la recuperación de datos concurrente y en tiempo real durante la secuenciación de ADN, logrando ganancias de eficiencia de hasta 9.083 veces sobre los métodos convencionales y demostrando un rendimiento de nivel de disco compacto con una renderización de video exitosa en menos de 100 segundos.

Yue Shen, Haoling Zhang, Xiaoyi Lin, Zhaojun Lan, Demin Xu, Yun Wang, Ziqing Deng, Wen Wang, Jesper Tegner, Xun Xu, Zhi (…)2026-07-08
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Proactive Defence in IoT Networks: A Scoping Review of Security Frameworks and Key Security Elements in Digital Health Systems

Esta revisión de alcance analiza los marcos de seguridad de IoT existentes para sistemas de salud digital, revelando que, si bien las soluciones actuales a menudo abordan áreas discretas, carecen de una integración integral, e identifica elementos clave como las evaluaciones de vulnerabilidad, el modelado de amenazas y la IA como esenciales para desarrollar mecanismos de defensa robustos y proactivos.

Gihan Gunasekara, Patricia A.H. Williams, Ginger Mudd2026-07-08
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TrOCR for Medieval HTR: A Systematic Ablation Study with Cross-Dataset Validation

Este artículo presenta un estudio de ablación sistemático sobre la adaptación de TrOCR para el reconocimiento de textos manuscritos medievales, demostrando que estrategias específicas de congelación de capas y la eliminación de la normalización de contraste pueden lograr una precisión competitiva en conjuntos de datos históricos pequeños, proporcionando al mismo tiempo validación entre conjuntos de datos e información sobre interpretabilidad.

Sachin Sharma, Federico Simonetta, Michele Flammini2026-07-08
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TOPIC: Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection and Multi-Class Attack Classification Using UNSW-NB15 Dataset

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo utilizando el conjunto de datos UNSW-NB15 para la detección de intrusiones en la red y la clasificación de ataques multiclase, demostrando que una arquitectura RNN-LSTM supera a los modelos ANN y CNN al lograr una precisión del 97.42% mediante técnicas optimizadas de preprocesamiento de datos y equilibrio de clases.

Akpasam Ekanem, Philip Asuquo, Simeon Ozoumba, Bliss Stephen, Enyinihi Johnson2026-07-08
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Leveraging Machine Learning Models to Predict Probability of Technical and Regulatory Success

Este artículo demuestra que los modelos de aprendizaje automático interpretables entrenados con características de protocolos públicos de ClinicalTrials.gov pueden predecir con precisión la probabilidad de éxito técnico y regulatorio para ensayos de moléculas pequeñas, superando los estándares de referencia y ofreciendo una herramienta reproducible para la valoración ajustada al riesgo.

Mason Kim, Michael Doane, James Melican, Kevin Wang, Haewon Jung, Cedric Liu2026-07-08
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SupCon-Mamba: A Supervised Contrastive Learning Method for Few-Shot Hyperspectral Target Detection

El artículo propone SupCon-Mamba, un marco de detección de objetivos hiperespectrales de pocos disparos que integra un mecanismo de codificación de contexto local, un módulo Mamba piramidal para un modelado espectral multiescala eficiente y aprendizaje contrastivo supervisado para eliminar falsos negativos y lograr un rendimiento de detección superior con un mínimo de muestras etiquetadas.

Xingxin Song, Bing Zhou, Jiale Zhao, Lei Deng, Jiaju Ying2026-07-08
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LGAgent: A Structured and Rule-Guided Multi-Agent Framework for Interpretable Legal Reasoning

LGAgent es un marco de trabajo multiagente estructurado y guiado por reglas que aprovecha las interacciones colaborativas entre LLM de diversas escalas para imitar flujos de trabajo legales profesionales, entregando así un razonamiento adjudicativo interpretable, verificable y superior en comparación con los enfoques estándar de un solo modelo.

Xin Feng, Feng Shu, Manjia Feng, Yi Feng, Haoming Liu2026-07-08
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Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

Este artículo presenta AIMAPP, un marco de trabajo compatible con ROS y de autoaprendizaje supervisado que unifica el mapeo, la localización y la planificación en línea para robots autónomos en entornos desconocidos mediante el aprovechamiento de la Inferencia Activa para construir dinámicamente mapas topológicos dispersos y equilibrar la exploración con la navegación dirigida a objetivos sin depender de mapas predefinidos o de preentrenamiento.

Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt2026-07-08
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Bitcoin Forecasting Engine: Optimizing Neural Networks with Spectral Analysis and Multi Swarm Algorithms

Este artículo propone un motor de pronóstico híbrido de Bitcoin que integra la descomposición de señales de doble capa guiada por la Entropía de Permutación (CEEMDAN-VMD) con una Red Neuronal Profunda optimizada mediante Optimización de Multi-Enjambre, demostrando un desempeño estadísticamente significativo y superior en precisión y predicción direccional en comparación con los modelos base y las alternativas de enjambre único.

Ozan Nadirgil2026-07-08