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💻 computer science

FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

Este artículo propone FDCNet, un novedoso marco de fusión de imágenes infrarrojas y visibles con robustez adversarial que integra un Módulo de Defensa Sensible a la Frecuencia y una Pérdida Adversarial Dinámica Espacio-Frecuencial para suprimir perturbaciones, mientras emplea un Módulo de Curva de Tono Dinámica Guiado por Extremos para equilibrar la efectividad de la defensa con la restauración de la calidad visual.

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26
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DeepNeutroBiLSTM: A Hybrid Neutrosophic and CNN-BiLSTM Framework with Sobel-Based Indeterminacy for Arabic Handwritten Character Recognition

Este artículo propone DeepNeutroBiLSTM, un novedoso marco híbrido que integra el modelado de incertidumbre neutrosófica con la indeterminación basada en Sobel, CNNs y BiLSTMs para lograr una precisión y robustez de vanguardia en el reconocimiento de caracteres manuscritos árabes en los conjuntos de datos AHCD e HIJJA.

Othmane Farhaoui, Mohamed Rida Fethi, Imad Zeroual, Ahmad El Allaoui2026-06-26
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Who Leads Machine Learning Research? A Bibliometric Portrait of 1,000 Top-Cited Researchers on Google Scholar

Este artículo presenta Scholar-ML-1000, un conjunto de datos de acceso público de 996 investigadores de aprendizaje automático altamente citados recopilados en junio de 2026, el cual revela que las grandes empresas tecnológicas como Google y DeepMind albergan ahora más académicos líderes en aprendizaje automático que las mejores universidades combinadas, al tiempo que destaca la significativa diversidad global y el alcance interdisciplinario del campo.

Kunal Dhanda2026-06-26
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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