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💻 computer science

Selecting Performance-Representative Validation Sets for Developing Medical Image Segmentation Neural Networks

Este artículo propone un método novedoso para seleccionar un conjunto de validación pequeño y representativo del rendimiento a partir de datos limitados de imágenes médicas para mejorar la precisión del desarrollo de modelos, demostrando a través de tareas de segmentación de RM de cáncer de próstata que este enfoque produce estimaciones de rendimiento significativamente más cercanas a los resultados independientes reales que la partición aleatoria tradicional.

Xiangcen Wu, Wen Yan, Weixi Yi, Ester Bonmati, Yipeng Hu2026-07-07
💻 computer science

Design of an Efficient Object Detection Algorithm for Traffic Accident Recognition

Este artículo propone SDD-YOLO11n, un modelo de detección de objetos ligero para el reconocimiento de accidentes de tráfico que integra una columna vertebral ShuffleNetV2, un módulo DW_ADown y un módulo DS_SENetV2 para reducir significativamente la complejidad computacional al tiempo que mejora la precisión y el rendimiento en tiempo real en comparación con el YOLO11n original y otros modelos convencionales.

Yongping Zheng, Dianzheng Xu, Feng Li, Bingqiang Huang, Haoyu Pei, Zhihua Huang, Xinjian Xiang2026-07-07
💻 computer science

Assigning and optimising airport ground-handling operations: an rVNS metaheuristic

Este artículo presenta una metaheurística de Búsqueda de Vecindad Variable reducida cooperativa (rVNS) para optimizar el complejo Problema de Enrutamiento y Programación de Vehículos con Capacidad de Múltiples Viajes y Ventanas de Tiempo con Descansos para Comidas (MTCVRSPTW-MB) para operaciones de catering aeroportuario, demostrando su eficiencia superior y reducción de kilometraje sobre los métodos exactos en instancias de la vida real en el Aeropuerto Internacional de San Francisco.

Alexandre Dupaquis, Ronan Guivarch, Sandrine Mouysset, Daniel Ruiz, Vincent Charvillat, Frédéric Bouilhaguet2026-07-07
💻 computer science

Autonomous Research Assistant: An AI-Powered System for Automated Paper Discovery, Summarization, Domain Classification, and Citation Generation

El Asistente de Investigación Autónomo es una aplicación web de pila completa que aprovecha la API de Semantic Scholar, un clasificador Linear SVM ajustado y Google Gemini 2.5 Flash para descubrir, clasificar, resumir y citar automáticamente artículos académicos, reduciendo así el tiempo de revisión de literatura manual en un 70%.

Gnaneshwar Dontireddy, Yedukondalu Reddy, T. Narashimha Rao2026-07-07
💻 computer science

From Organizational Knowledge to AI Agent Memory: Empirical Validation of the SECI Model on the LongMemEval Benchmark

Este artículo valida empíricamente la aplicación del modelo de creación de conocimiento SECI a la memoria de los agentes de IA al demostrar que transformar el historial de conversación en conocimiento estructurado supera significativamente al almacenamiento de texto literal en tareas de recuperación a largo plazo, principalmente al mitigar la truncación de la ventana de incrustación (embedding window) que causa que el almacenamiento bruto pierda aproximadamente el 90% del contenido de la sesión.

Dmitrij Żatuchin2026-07-07
💻 computer science

Adaptive Mutation Driven Harris Hawk Optimization Algorithm in Hybrid Flow Workshop Scheduling with Robotic Arm

El artículo propone un algoritmo de Optimización de Harris Hawk impulsado por Mutación Adaptativa (AMDHHO) que integra el vuelo de Levy y estrategias de mutación dinámica para resolver eficazmente problemas de programación de flujo de taller híbrido con brazos robóticos, demostrando reducciones significativas en el tiempo máximo de finalización y el tiempo promedio de espera en comparación con los algoritmos genéticos y los planes de programación originales.

Bin Li2026-07-07
💻 computer science

Classification Fidelity of Large Language Models on Endodontic Items from the Turkish Dental Specialty Examination

Este estudio evalúa la fidelidad de clasificación de cuatro modelos de lenguaje de gran tamaño al categorizar preguntas de exámenes de endodoncia a través de tres taxonomías educativas, revelando que, si bien modelos como Gemini y DeepSeek logran un acuerdo sustancial para las taxonomías de Bloom y SOLO, todos los modelos presentan dificultades con la Pirámide de Miller, demostrando que el rendimiento de los LLM depende de la taxonomía y es distinto de la precisión de las respuestas.

Bilge Hakan Şen, Aslıhan Yekeler, Duygu Kürklü Arpaçay, Jülide Ocak, Oğuzhan Akkoçan2026-07-07
💻 computer science

A ResNet-50 Classifier with Grad-CAM and SHAP for Explainable Breast Cancer Detection in Dense Mammography: Comparison with Human Radiologist Performance

Este estudio demuestra que un clasificador ResNet-50 mejorado con explicaciones de Grad-CAM y SHAP puede superar la sensibilidad del radiólogo humano en la detección de cáncer de mama en mamografías densas, alcanzando una sensibilidad del 72,2 % al tiempo que proporciona información visual accionable para apoyar su despliegue como una herramienta de segundo lector que señala casos de alta confianza y delega los ambiguos a los clínicos.

Agostinho Sousa Pinto, António Abreu, Manuel Pérez Cota, Jerónimo Paiva, Laís Gabriele Vieira2026-07-07
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Civil aviation passenger traffic forecasting using a hybrid SSA and sparrow-search-optimized MLP-BP model

Este estudio propone un modelo de pronóstico híbrido que integra el Análisis de Espectro Singular (SSA) para la descomposición de datos, un perceptrón multicapa entrenado por retropropagación (MLP-BP) para el modelado de componentes y el Algoritmo de Búsqueda del Gorrión (SpSA) para la optimización de parámetros, demostrando una precisión superior en la predicción del tráfico de pasajeros de la aviación civil de China en comparación con los métodos convencionales.

Tiantian Tang, Qingsong Liu, Sibo Wang, Zhongze Li, Baicheng Guo, Haolin Liu, Peixuan Duan, Haiwen Xu2026-07-07
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K-PSO Based Energy Aware Clustering Algorithm for Environmental Monitoring Wireless Sensor Networks

Este artículo propone un algoritmo de agrupamiento híbrido K-PSO que combina K-Means y Optimización por Enjambre de Partículas para optimizar la selección de cabeceras de clúster en redes de sensores inalámbricos de monitoreo ambiental, mejorando significativamente la eficiencia energética, extendiendo la vida útil de la red y mejorando la estabilidad de las cabeceras de clúster en comparación con los métodos tradicionales.

Ayobami Adedokun, Folasade Dahunsi, Jide Popoola2026-07-06