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PRISM-VFL: A Differentially Private Vertical Federated Framework for Heterogeneous Multi-Task Clinical Prediction

PRISM-VFL es un marco de aprendizaje federado vertical con privacidad diferencial que integra codificadores LSTM con un módulo de Mezcla de Expertos de Puerta Múltiple para permitir el entrenamiento concurrente de tareas de predicción clínica heterogéneas, demostrando que, si bien la predicción de mortalidad intrahospitalaria sigue siendo clínicamente viable bajo restricciones de privacidad moderadas, otras tareas como la descompensación y el fenotipado enfrentan desafíos significativos de utilidad a pesar de suprimir eficazmente los ataques de inferencia de etiquetas.

Amelia A. Soare, Roland V. Bumbuc, H. Ibrahim Korkmaz, Vivek M. Sheraton2026-06-26
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Machine Learning Research in India: Institutions, Citation Patterns, and Research Trajectories Among Top-Cited Scholars on Google Scholar

Este artículo presenta el conjunto de datos bibliométricos Scholar-India-ML para analizar los patrones de citación y las trayectorias de investigación de 478 destacados académicos indios en aprendizaje automático, revelando que el Instituto Indio de Ciencias y el Instituto Estadístico de la India superan a los IIT en impacto de citación, mientras que los laboratorios de la industria están emergiendo como contribuyentes significativos al ecosistema de IA de la nación.

Kunal Dhanda2026-06-26
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WSN-Derived Node Deployment and Data Transmission Model Using HEED Routing Protocol for Large-Scale IoT Network Applications

Este artículo propone un modelo adaptativo de despliegue de nodos de IoT basados en redes de sensores inalámbricos y de transmisión de datos que integra el protocolo de agrupamiento HEED con los estándares IEEE 802.11x y analítica de aprendizaje profundo para optimizar la eficiencia energética, extender la vida útil de la red y mejorar la Calidad de Servicio en aplicaciones de IoT a gran escala.

Abirama Sundari Purshothaman, C. Sankar Ram2026-06-26
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Can Large Language Models Substitute for Human Raters? Reliability and Validity of Urban Design Quality Assessment

Este estudio evalúa la fiabilidad y validez de los LLM multimodales para la evaluación del diseño urbano en Seúl, encontrando que, si bien funcionan bien en características visualmente explícitas, su incapacidad para replicar plenamente las calificaciones humanas en variables contextuales o proporcionales limita su idoneidad a aplicaciones específicas de elementos en lugar de aplicaciones universales.

Wookjae Yang, Jihyun Hwang, Reid Ewing2026-06-26
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Imaging without Images: Using Artificial Intelligence for Direct Discovery of Spatial Signatures in the Absence of Image Reconstruction

Este artículo propone un paradigma de aprendizaje automático que evita la reconstrucción tradicional de imágenes para detectar directamente entidades de interés, tales como enfermedades, a partir de mediciones mínimas, reduciendo así significativamente los costos y el tiempo de adquisición mientras mantiene la precisión diagnóstica.

Sumit Chopra, Raghav Singhal, Angela Tong, Rajesh Ranganath, Hersh Chandarana, Daniel Sodickson2026-06-26
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Agentic Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Systems: A Hybrid LLM and Local Search Approach

Este artículo propone un marco de asignación de tareas híbrido para sistemas multirobot heterogéneos que combina un Modelo de Lenguaje de Gran Escala para generar soluciones iniciales de alta calidad basadas en lenguaje natural con un algoritmo de búsqueda local de aceleración y desaceleración guiado por memoria, logrando una reducción del 17,07% en la duración total de la misión (makespan) en comparación con los métodos tradicionales, manteniendo al mismo tiempo la escalabilidad.

Huibo Zhang, Shengkang Chen, Ziyi Xia, Huan Yin, Fumin Zhang2026-06-26
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Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

Este artículo presenta el Terapeuta de Habla Virtual (VST, por sus siglas en inglés), una plataforma impulsada por IA con un clínico en el bucle que integra la clasificación de la tartamudez basada en aprendizaje profundo con el razonamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño multiagente para generar, criticar y refinar planes de terapia personalizados y basados en evidencia para la revisión e implementación de expertos.

Shakeel SHEIKH, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Gonçalo Leal, Björn W. Schuller2026-06-26
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The Dice Roll Method: A StandardizedProtocol for Measuring Stochastic Bias in Large Language Model Output

Este artículo introduce el "Método del Lanzamiento de Dados", un protocolo estadísticamente fundamentado que reemplaza los fallidos supuestos paramétricos con un marco de modelos lineales generalizados mixtos de distribución binomial negativa y un análisis de potencia basado en simulaciones para establecer recuentos de iteración estandarizados y umbrales de fiabilidad para medir el sesgo estocástico en las salidas de los modelos de lenguaje de gran tamaño.

Dmitrij Żatuchin2026-06-26
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MobiShield: Federated Android Malware Detection with Adaptive Differential Privacy under Concept Drift

MobiShield es un novedoso marco de aprendizaje federado para la detección de malware en Android que aborda simultáneamente la heterogeneidad de datos no IID, el desplazamiento de concepto y la filtración de privacidad mediante la integración de ponderación de características adaptativa, detección de desplazamiento basada en Hoeffding y un mecanismo de privacidad diferencial dinámica que ajusta los niveles de ruido en respuesta a los cambios de distribución.

Amit Patel, Deepak Singh Tomar, R. K. Pateriya, Yogesh Kumar Sharma2026-06-26
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Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Este artículo propone un marco de aprendizaje federado que preserva la privacidad e integra un modelo híbrido de Red Neuronal Profunda y XGBoost para detectar eficazmente ciberamenazas en entornos del Internet de las Cosas Médicas, abordando al mismo tiempo los desafíos relacionados con la privacidad de los datos, la distribución de datos no IID y los ataques adversarios.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26