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💻 computer science

A data-driven classifier integrating symmetric intuitionistic fuzzy TOPSIS with self-interactive sequential three-way decision

Este artículo propone un clasificador binario basado en datos y libre de funciones de pérdida que integra el TOPSIS difuso intuicionista simétrico con la decisión tripartita secuencial de autointeracción para superar las limitaciones existentes mediante la utilización de pesos de atributos objetivos, mediciones de distancia equilibradas y un bucle de retroalimentación interna para el umbral adaptativo, mejorando así el rendimiento y la robustez de la clasificación.

Yangyang Guo, Wenyan Xu, Qiang Chen2026-07-03
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Automatic Identification of Maxaatiri and Maay Somali Dialects from Speech Using Mel-Spectrogram-Based Convolutional Neural Networks

Este estudio presenta un marco preliminar de aprendizaje profundo que utiliza redes neuronales convolucionales basadas en espectrogramas de mel para distinguir automáticamente entre los dialectos Maxaatiri y Maay Somali, alcanzando aproximadamente un 81% de precisión en un conjunto de datos pequeño derivado de transmisiones, al tiempo que destaca la necesidad de datos más grandes y diversos para asegurar la generalizabilidad.

Mohamed Mohamud Ali2026-07-03
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Prospective validation of NeutrinoReview for LLM-assisted systematic review screening: an indoor air quality case study

Este estudio prospectivo demuestra que la herramienta NeutrinoReview, que utiliza un modelo LLaMA 3.1-8B autoalojado, puede reducir la carga de trabajo del cribado de revisiones sistemáticas hasta en un 74% sin omitir ningún registro incluido, aunque los autores recomiendan su uso como un complemento conservador al cribado humano a la espera de una mayor validación en diversos entornos.

Elias Sandner, Luca Fontana, Michael T. Solomon, Sumeya B. Abdella, Elisa Caracci, Luca Stabile, Giorgio Buonanno, Alice (…)2026-07-03
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A Reliability-Guided RGB-IR Object Detection Network with Complementary Information Decoupling for Autonomous Driving

Este artículo propone FSMF, una red de detección de objetos RGB-IR guiada por confiabilidad para la conducción autónoma que emplea un módulo de modulación guiado por confiabilidad, un módulo de desacoplamiento de información complementaria y una pirámide de fusión sensible a la escala para abordar eficazmente los desafíos de iluminación y textura, logrando un rendimiento de vanguardia en los conjuntos de datos M3FD y FLIR.

Miaomiao Yang, Fan Guo, Lin Cheng, Ping Fang2026-07-03
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AgriMemSynth: a synthetic benchmark for memory and multi-hop reasoning in agricultural question answering

El artículo presenta AgriMemSynth, un marco de referencia sintético que comprende conjuntos de datos conversacionales y de razonamiento de múltiples saltos para evaluar sistemas de IA agrícola, revelando que las estrategias de organización de la recuperación dependen de la tarea y que las métricas léxicas a menudo subestiman la corrección de las respuestas.

Nur Arifin Akbar, Rahool Dembani, Biagio Lenzitti, Domenico Tegolo2026-07-03
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Meta-Level Based Recommender System Using Knowledge Graph-based Neural Collaborative Filtering

Este artículo propone Meta KG-NCF, un marco de aprendizaje meta híbrido que integra incrustaciones de grafos de conocimiento (vía TransE) con Filtrado Colaborativo Neuronal y una Red de Asociación de Multi-Supervisor de Primer Orden para abordar eficazmente los problemas de arranque en frío, logrando al mismo tiempo una precisión y eficiencia computacional superiores en comparación con los métodos base existentes a través de múltiples conjuntos de datos a gran escala.

Erfan Ainul Yakin, Triyanna Widiyaningtyas, Hary Suswanto, Didik Dwi Prasetya, Wahyu Caesarendra2026-07-03
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Cry2Vec: Self-Supervised Pre-training for Infant Cry Recognition

El artículo propone Cry2Vec, un modelo de aprendizaje autosupervisado que aprovecha una arquitectura HuBERT optimizada y un conjunto de datos a gran escala de 3 millones de llantos de lactantes no etiquetados para lograr un rendimiento de vanguardia en el reconocimiento de llantos con una viabilidad demostrada para el despliegue en dispositivos periféricos.

Manyi Liu, Meng Sun, jingjing Pan, Huimin Pan, Heng Wu, Shaoyang Men, Yaqin Xu, tongxu zhang2026-07-03
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A Lightweight YOLOv11n-OBB-Based Method for Oriented Detection of Luosifen Outer Packages

Este artículo propone un método de detección ligero basado en YOLOv11n-OBB que presenta una estrategia de reemplazo de Precisión Quirúrgica con módulos GhostConv_OBB y C3k2_GhostConv_OBB, el cual logra una detección de alta precisión y orientada en tiempo real de los paquetes exteriores de Luosifen en dispositivos de borde, superando significativamente al modelo base en precisión y eficiencia.

Guojian Liang, Shuwen Zhou, Yinhai Li2026-07-03
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Bridging the Gap: Explainability Metrics for AI Image-Based Clinical Diagnostics

Este estudio introduce el Índice de Acuerdo de Explicabilidad (EAI, por sus siglas en inglés), una métrica novedosa que cuantifica la alineación entre las explicaciones generadas por IA y el razonamiento clínico en el diagnóstico de heridas crónicas, revelando que, a pesar de la alta precisión de clasificación, los modelos de IA actuales a menudo carecen de la interpretabilidad requerida para la confianza clínica.

Albert Sire Langa, Ramon Reig-Bolaño, Clara Masó-Albareda, Ariadna Farrés-Serrat, Sergi Grau Carrion2026-07-03
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PMDA-Net: Progressive Feature Enhancement with Dynamic Attention for Crowd Counting

El artículo propone PMDA-Net, una red de atención dinámica progresiva de múltiples niveles que mejora la precisión del conteo de multitudes y la robustez frente a la variación de escala, la oclusión y el ruido de fondo a través de una arquitectura novedosa que presenta calibración de características, interacción de escala cruzada, atención consciente de la densidad y optimización guiada por el primer plano.

Lin Zhou, Zhifan Jin, Zhong Zhang, He Wang, Sijia Chen, Liman Liu, Wenbing Tao2026-07-03