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💻 computer science

Visual Context-Aware and Spatial Receptive Field-Based algorithm for mural inpainting

Este artículo propone un algoritmo basado en el contexto visual y en el campo receptivo espacial que integra el modelado de espacio de estados residuales, vectores de guía y atención deformable multiescala para restaurar eficazmente los murales de Dunhuang al abordar el olvido de píxeles locales y la percepción espacial insuficiente, mejorando así significativamente las métricas de calidad de restauración.

Yang Liu, Zhongmin Liu, Wenjin Hu2026-06-25
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A Deep Cross Neural Network Framework for Stealthy Hardware Trojan Identification in FPGA

Este artículo propone un marco de trabajo de Red Neuronal Cruzada Profunda (DCNN) que logra una precisión del 98,4% en la detección de troyanos de hardware sigilosos en circuitos VLSI basados en FPGA mediante la extracción y correlación de características estructurales y funcionales, ofreciendo una solución confiable que reduce la dependencia de modelos de referencia dorados.

Kishor Bhagat, Gayatri Phade2026-06-25
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The Evaluation–Action Gap in Digital Accessibility Research: A Systematic Review of Automation Bias, Sectoral Concentration, and User Exclusion

Esta revisión sistemática de 104 estudios revela que la investigación sobre accesibilidad digital está dominada por herramientas automatizadas y concentrada en los sectores de educación y gobierno, creando una "brecha de evaluación-acción" donde la conveniencia metodológica y el sesgo sectorial han desplazado los enfoques centrados en el usuario y no han logrado resolver las persistentes barreras de accesibilidad durante la última década.

Ibrahim Emara2026-06-25
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OntoLearner: A Modular Python Library for Ontology Learning with Large Language Models

El artículo presenta OntoLearner, un marco modular de código abierto que unifica el acceso a ontologías, los procesos de aprendizaje impulsados por LLM y la evaluación comparativa estandarizada a través de 22 dominios, revelando que el principal cuello de botella en el aprendizaje de ontologías es un desajuste estructural entre la codificación del conocimiento del modelo y la organización ontológica, más que la capacidad del modelo.

Hamed Babaei Giglou, Jennifer D’Souza, Andrei Aioanei, Nandana Mihindukulasooriya, Sören Auer2026-06-25
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Curriculum-Aligned Analysis of Assessment Feedback: A Retrieval-Augmented Large Language Model Approach for Revealing Fine-Grained Student Error Patterns in Higher Education

Este estudio propone un enfoque de modelo de lenguaje de gran tamaño con recuperación aumentada que transforma la retroalimentación de evaluación no estructurada en patrones de error alineados con el currículo con alta precisión, permitiendo a los equipos docentes reflexionar sobre el impacto instruccional y guiar revisiones curriculares dirigidas en la educación superior.

Linxin Hua, Jia Xu, Lirui Guo, Nan Zheng, Qingtan Shen, Dilang Tan, Ye Lu2026-06-25
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Comparative Analysis of LLM-Based Conversational Agents as an Assistive Technology for Web Interaction

Este estudio evalúa la efectividad de cuatro agentes conversacionales líderes basados en LLM como tecnologías de asistencia para la navegación web, encontrando que, si bien demuestran un potencial prometedor para mejorar la accesibilidad para diversos grupos de usuarios al interpretar estructuras de página y guiar interacciones, su desempeño varía significamente entre las diferentes herramientas.

Giuseppe Della Penna, Marina Buzzi, Barbara Leporini2026-06-25
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HE-CloudML: A Privacy-Preserving Framework for Secure Machine Learning Inference over Encrypted Cloud Data Using Homomorphic Encryption

Este artículo presenta HE-CloudML, un marco de trabajo que preserva la privacidad que permite la inferencia de redes neuronales profundas de forma segura y eficiente sobre datos cifrados en la nube mediante el uso de Cifrado Homomórfico, logrando una precisión cercana a la del texto plano con mejoras significativas en la latencia respecto a las soluciones existentes, al tiempo que garantiza una resistencia robusta contra diversos ataques de privacidad.

Abdullahi Ahmed Abdirahman, Abdirahman Osman Hashi, Ubaid Mohamed Dahir, Mohamed Abdirahman Elmi2026-06-25
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WSymBert: A Weighted Neuro-Symbolic Attention Model for Interpretable CVSS Prediction

Este artículo presenta WSymBERT, un modelo de atención neuro-simbólico ponderado que combina la comprensión contextual del lenguaje con conocimiento experto estructurado para lograr una predicción automatizada altamente precisa e interpretable de las métricas Base de CVSS v3.1, superando a los modelos base de transformadores existentes y alineándose más estrechamente con el razonamiento de los expertos.

Seyedeh Leili Mirtaheri, Amirhossein Majd, Reza Shahbazian, Georgios Spathoulas, Aida Akbarzadeh, Andrea Pugliese2026-06-25
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MAP-RAG: A Multi-View Adaptive Pattern-Aware Medical Retrieval-Augmented Generation Diagnostic Framework

MAP-RAG es un novedoso marco adaptativo de múltiples vistas que mejora la precisión y la eficiencia del diagnóstico clínico mediante la integración de la descomposición de registros médicos electrónicos estructurados con la recuperación híbrida y el enrutamiento dinámico de confianza, demostrando un rendimiento superior en múltiples departamentos médicos en comparación con los modelos de referencia.

Zhaolin Lu, Xulin Liu, Hongliang Bi, Feilong Tan, Caiying Zhang2026-06-25
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OrganSegBench: Bridging the Translational Gap for Medical Segmentation Foundation Models Through Principled Model Synergy

Para abordar la brecha de traslación en los modelos fundacionales de segmentación médica causada por los puntos de referencia excesivamente optimistas y el compromiso entre precisión y equidad, este artículo introduce OrganSegBench, un riguroso marco de evaluación multidimensional que demuestra cómo la sinergia de modelos basada en principios mediante estrategias de ensamble supera a los modelos monolíticos para lograr una IA segura, equitativa y clínicamente confiable.

Qing Li, Yizhe Zhang, Xin Guo, Haosen Zhang, Mo Yang, Mengting Sun, Longyu Sun, Haoyang Zhang, Junhong Liu, Yan Li, Yaji (…)2026-06-25