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💻 ciencias de la computación

Hardware-Coupled Bayesian Optimization for Self-Tuning Lightweight Cryptographic Parameters in Resource-Constrained Decision Support Systems

Este artículo presenta un marco de autoajuste que utiliza optimización bayesiana acoplada al hardware, aprendizaje por transferencia y retroalimentación consciente de la deriva para optimizar dinámicamente los parámetros criptográficos ligeros para sistemas de soporte a la decisión con recursos limitados, equilibrando así la seguridad, la eficiencia energética y el rendimiento sin intervención manual.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Optimal Feature Extraction and Prediction for Air Quality Using a Swarm-Refined Hybrid System

Este estudio propone un modelo híbrido de predicción de la calidad del aire que integra SARIMA para la extracción de tendencias, TCN para capturar la dinámica no lineal y SCSO para la optimización de hiperparámetros, demostrando una precisión y robustez significativamente mejoradas sobre los métodos tradicionales.

Jiahao Guo, Yingfang Zhu, Huihua Huang, Juyang Liao, Hao Huang2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Robust Non-Invasive Melanoma Early Detection Through Lightweight Self-Supervision and Lesion-Focused Representation Learning

Este artículo presenta un marco de trabajo ligero y robusto basado en YOLOv11 que aprovecha el preentrenamiento autosupervisado centrado en la lesión y un clasificador jerárquico de dos etapas para lograr una detección de melanoma no invasiva y de alta precisión en el conjunto de datos HAM10000, manteniendo al mismo tiempo la resiliencia contra la degradación de imagen típica de los dispositivos móviles.

Chen-Hao Peng, Tzu-Kun Lo, Da-Chuan Cheng2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Smart Cities AVNs: Transparent and Privacy-Preserving Cyber Attack Prediction with Explainable Federated Feature Selection

Este artículo propone un marco de Aprendizaje Federado Explicable, transparente y preservador de la privacidad para Redes Vehiculares Autónomas que integra la selección de características distribuidas y la IA interpretable para lograr una predicción de ataques cibernéticos multiclase de alta precisión, manteniendo al mismo tiempo la localidad de los datos y la confiabilidad de las decisiones.

Hussein A. Al-Hashimi2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Extended Compositional Learning Algorithm for Synchronous Parallel Automata

Este artículo presenta un algoritmo de aprendizaje composicional extendido para autómatas paralelos sincrónicos que relaja la restrictiva suposición de unicidad global sobre las acciones de sincronización, permitiendo así la extracción escalable y correcta de modelos de componentes a partir de sistemas realistas de caja negra con significativamente menos recursos que los enfoques monolíticos.

Mahboubeh Samadi, Aryan Bastany, Hossein Hojjat2026-09-07
💻 ciencias de la computación

TAH-GAN: Time-Aware Hybrid Generative Adversarial Network for Robust Android Malware Evasion

Este artículo presenta TAH-GAN, una red generativa antagónica híbrida consciente del tiempo que integra la codificación temporal de Fourier y el control de calidad de doble puerta para generar muestras de malware de Android alineadas con el futuro, abordando eficazmente la deriva de concepto temporal y logrando tasas de evasión y coherencia temporal superiores en comparación con las líneas base no temporales existentes.

Daniel Jeremiah, Jalil Md D, Husnain Rafiq2026-09-07
💻 ciencias de la computación

A 2-Level Stacking Ensemble Framework for Multi-Class Alzheimer’s Disease Diagnosis Using CNN Feature Extractors and SVM-XGBoost Classifiers

Este estudio propone un marco de ensamblaje de apilamiento de dos niveles que integra características de ResNet152, DenseNet121 y una CNN personalizada, procesadas mediante PCA y clasificadas por SVM y XGBoost, para lograr una precisión casi perfecta (0.9997) en el diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer de cuatro clases utilizando exploraciones de RM, superando significativamente las líneas base del estado del arte existentes.

Shashi Kant Mourya, Ajit Kr. Singh Yadav2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Disentangling Mechanism, Budget, and Coverage in Data Augmentation for Imbalanced Malware Family Classification

Este artículo desentraña los efectos del mecanismo de generación, el presupuesto de aumentación y la cobertura en modelos generativos profundos para la clasificación de malware desbalanceado, encontrando que mientras la mayoría de los factores producen ganancias de rendimiento insignificantes, aumentar el presupuesto de aumentación proporciona una mejora pequeña pero reproducible para los clasificadores RBF-SVM, resaltando la importancia crítica del diseño experimental en la evaluación de las estrategias de aumentación de datos.

Kiana Bakrani Balani, Fabio Di Troia2026-09-07
💻 ciencias de la computación

MARS-Agent: Retrieval-Augmented Multi-Agent Deliberation for Cross-Border E-Commerce Supply Chain Resilience

El artículo propone MARS-Agent, un marco de agentes múltiples con aumento por recuperación que presenta un mecanismo de RAG de doble activación y un Bucle de Verificación-Adaptación-Replanificación para permitir una deliberación de bucle cerrado y autocorrección para mejorar la resiliencia de la cadena de suministro del comercio electrónico transfronterizo contra disrupciones heterogéneas.

Wenhui Zheng, Qing Xu2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Memory-Efficient Contrastive Learning via Budgeted Hard Negative Selection

Este artículo presenta un marco de aprendizaje contrastivo eficiente en memoria que elimina el cuello de botella de memoria cuadrática de las matrices de similitud densas mediante el procesamiento de computaciones por flujo y la selección dinámica de un presupuesto fijo de negativos difíciles, permitiendo tamaños de lote significativamente mayores en hardware restringido mientras mantiene la efectividad de la optimización.

Qinwu Xu2026-09-07