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Accumulated-History Replicator SelectionOptimization: Algorithm Design, TheoreticalGrounding, and Experimental Analysis (MycelialNetwork Optimization)

Este artículo presenta el marco de Selección de Replicadores de Historia Acumulada (AHRS) y su algoritmo de Optimización de Red Micelial (MNO), los cuales aprovechan datos de aptitud histórica ponderados exponencialmente para superar a los optimizadores basados en poblaciones estándar en paisajes complejos y no separables, estando teóricamente fundamentados en la teoría de juegos evolutiva y el Teorema Fundamental de Fisher.

Rahul Kumar Mishra2026-07-06
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Can Large Language Models Detect Contradicted Biomedical Evidence? A Dual-Annotator Benchmark Audit

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje de gran tamaño actuales y los sistemas de generación aumentada por recuperación fallan significativamente al detectar contradicciones entre las respuestas biomédicas generadas y la evidencia recuperada, clasificándolas a menudo erróneamente como insuficientes, lo que resalta que tales verificadores automatizados aún no están listos para el cribado clínico autónomo.

xinzheng Chen2026-07-06
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An Integrated AI-Driven Learning Ecosystem for Refugee Higher Education Access

Este estudio propone un Ecosistema de Aprendizaje Adaptativo Impulsado por Inteligencia Artificial (AIALE, por sus siglas en inglés) que integra el aprendizaje adaptativo, el soporte multilingüe, la verificación de credenciales mediante blockchain y la mentoría comunitaria para superar de manera integral las barreras legales, financieras y tecnológicas de la educación superior para las poblaciones refugiadas y desplazadas.

Nika Sintesa Grinika Family2026-07-06
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Representation Paradigms in AI-based 3D Radiological Image Reconstruction: A Literature Review

Esta revisión de la literatura sintetiza 103 registros para categorizar los métodos de reconstrucción de imágenes radiológicas 3D basados en IA en cuatro familias de representación —rejillas discretas, expansiones de base explícitas, primitivas explícitas y representaciones neuronales implícitas— al tiempo que evalúa sus respectivos puntos fuertes, limitaciones, recursos disponibles y desafíos clínicos críticos.

Yuezhe Yang, Lei Bi, Boyu Yang, Yaqian Wang, Yang He, Yige Peng, Zhe Jin, Xingbo Dong, Jinman Kim2026-07-06
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SWCB-YOLO: Toward Robust and Real-Time Wind Turbine Blade Defect Detection in Unstructured Natural Environments

El artículo propone SWCB-YOLO, un detector ligero en tiempo real para defectos en palas de aerogeneradores que integra una pérdida IoU de forma sensible a la curvatura, un módulo Asymmetric Strip Swin-TransformerV2 y un mecanismo de atención de dominio dual frecuencia-espacial para lograr una detección robusta en entornos no estructurados con un 89.0% de mAP@50 en un conjunto de datos de campo, mientras funciona a 35 FPS en hardware de borde.

Bingyu Cao, Peng Zhou, Mingqi Kan, Wei Chen, Yingchao Wang2026-07-06
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Safe Deployment of a Generative AI Assistant for Traditional-Medicine Education: Defense-in-Depth Architecture, Domain-Calibrated Safety Evaluation, and a Proposed Minimum Safety Stack

Este artículo presenta TLAS-YHCT, un asistente de IA generativa para la educación en medicina tradicional que logra un 100% de seguridad contra ataques específicos del dominio mediante una arquitectura de defensa en profundidad, demostrando que los estándares de seguridad calibrados clínicamente y un stack de seguridad mínimo que combina RAG, prompting estandarizado y verificación de LLM-como-juez son esenciales para el despliegue seguro en la educación clínica.

Ta Bich Hong, Tran Tan Linh, Le Hoang Oanh, Nghiem Thi Thuy Giang, Tran Tang, Le Thi Thuy Tien, Thi Ngoc Anh Bui2026-07-06
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Optimization method for area controller scheduling integrating efficiency, fatigue, and fairness

Este artículo propone un método de optimización colaborativa basado en el algoritmo de depredador marino multiobjetivo (MOMPA) y la programación con restricciones para generar horarios de controladores de tráfico aéreo de área que equilibren eficazmente la eficiencia operativa, el riesgo de fatiga y la equidad en el tiempo de trabajo, demostrando un rendimiento superior y viabilidad de ingeniería mediante la validación con datos del mundo real.

Tiantian Niu, Haoran Gao, Zhengyi Hu, Cong Qian, Xin He, Xiaobo Zhu2026-07-06
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Obstacle-Avoidance Path Planning for a Basket-Carrying Robotic Arm Based on an Improved APF-RRT Algorithm

Este artículo propone un algoritmo APF-RRT mejorado que integra ganancias de repulsión de decaimiento de ley de potencia, un mecanismo de escape de tres niveles y estrategias adaptativas para mejorar significativamente la eficiencia, la suavidad y la evasión de obstáculos en la planificación de trayectorias para brazos robóticos que transportan cestas en entornos agrícolas complejos.

Shilei Lyu, Shengjun Shi, Guoning Zhang, Junxing He, Leyuan Chen, Xiongzhe Han, Peng Gao2026-07-06
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When Explanations Mislead: A Systematic Audit of Saliency Map Localization Failures in Chest X-Ray AI Despite Correct Predictions

Este artículo demuestra sistemáticamente que en la IA de radiografías de tórax, las predicciones correctas suelen ir acompañadas de mapas de prominencia inexactos, lo que revela un desacoplamiento crítico entre la precisión de la predicción y la fidelidad de la localización que requiere umbrales de validación obligatorios antes de su despliegue clínico.

Siddhardha Nanda2026-07-06