2456 artículos
Este estudio emplea un marco centrado en el candidato para demostrar que la confianza es el predictor más fuerte de la intención de los aspirantes a utilizar sistemas de adquisición de talento impulsados por IA, mediando significativamente el impacto de las preocupaciones éticas como la equidad, la transparencia y la privacidad dentro del contexto indio.
Este artículo presenta una metodología de ajuste fino eficiente en recursos utilizando la Adaptación de Bajo Rango (LoRA) y cuantización para desplegar con éxito modelos de Visión-Lenguaje-Acción de gran escala en plataformas robóticas asequibles de consumo, demostrando un rendimiento de manipulación en el mundo real efectivo con datos limitados.
Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo basado en LSTM que utiliza el aprendizaje por transferencia sobre características de flujo de red cifradas para detectar ransomware sin la decodificación de la carga útil, demostrando la necesidad crítica de ciclos de reentrenamiento de 12 a 18 meses para contrarrestar la deriva temporal del modelo mientras se logra una alta precisión de detección mediante un sistema de ensamble basado en la confianza integrado con Wazuh SIEM.
Esta revisión sistemática de la literatura desde 2020 hasta 2026 evalúa el impacto de la realidad virtual inmersiva en diversos resultados educativos, encontrando que, si bien la RV mejora significativamente el compromiso, la retención y la comprensión conceptual, su adopción generalizada se ve actualmente obstaculizada por barreras como el costo, el cibermareo y la capacitación docente insuficiente, delineando así una hoja de ruta para futuras investigaciones en aprendizaje adaptativo, analítica e implementación ética.
Este artículo establece una correspondencia formal entre la dinámica de las redes de codificación predictiva y el cálculo do de Pearl, demostrando mediante derivación teórica y validación empírica en evaluaciones de referencia clínicas que intervenciones arquitectónicas específicas permiten que estas redes realicen razonamiento causal con precisión y superen a los modelos asociativos estándar en la estimación de efectos intervencionales.
Este artículo propone el Marco de Creación Musical Asistida por IA (AAMCF, por sus siglas en inglés), una arquitectura conceptual de cinco capas que aprovecha la corrección de tono neuronal, la armonización generativa y la retroalimentación adaptativa para permitir que personas con amusia creen y perciban música, al tiempo que describe sus fundamentos teóricos, métricas de evaluación y consideraciones éticas para su futura validación empírica.
Este artículo introduce una pasarela de análisis de post-procesamiento de MLIR para el compilador snn-mlir que genera pruebas de latencia máxima verificables por máquina y certificados de seguridad de memoria, permitiendo así el despliegue conforme a la norma IEC 62304 Clase B de redes neuronales de impulsos para dispositivos médicos de borde de misión crítica como detectores de convulsiones.
Este artículo identifica y valida una condición de "max_cluster = 1" previamente no articulada, que requiere la distinción por pares de todas las frecuencias de RoPE, demostrando que la violación de este constraint implícito durante la inferencia causa una degradación catastrófica del rendimiento en los modelos de lenguaje de gran tamaño, al tiempo que prueba que los esquemas geométricos estándar lo satisfacen inherentemente debido a la naturaleza trascendental de sus bases logarítmicas.
Este artículo propone el Árbol de Merkle Híbrido de Equilibrio Dinámico (DBHMT, por sus siglas en inglés), una estructura de datos optimizada para la Salud 4.0 basada en el Tangle de IOTA que emplea un mecanismo de poda dinámica para lograr una reducción de cuatro veces en los costos de almacenamiento manteniendo la seguridad para entornos de IoT con recursos limitados.
Esta revisión sistemática sintetiza 15 estudios empíricos de 2022 a 2026, encontrando que, si bien las configuraciones de generación aumentada por recuperación (RAG) generalmente superan a los modelos base en aplicaciones de salud mental, el campo se ve obstaculizado por métodos de evaluación heterogéneos, informes de seguridad escasos y una falta de integración de datos multimodales.