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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
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A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Este artículo propone un marco ligero y modular basado en la recuperación que detecta y corrige eficazmente las alucinaciones en los Grandes Modelos de Lenguaje mediante el aprovechamiento de la recuperación de evidencia por TF-IDF y la verificación ponderada, logrando una alta precisión de detección y una reducción significativa de las alucinaciones sin la sobrecarga computacional de la inferencia de múltiples LLM.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
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A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Este artículo propone un nuevo marco conceptual, Secure QoS-IPv6, que integra sinérgicamente la detección de anomalías impulsada por IA, una cadena de bloques de consorcio ligera y el enrutamiento basado en aprendizaje por refuerzo profundo dentro de una arquitectura de cuatro capas de SDN y 6TiSCH para abordar de manera integral los desafíos de seguridad, confianza y Calidad de Servicio en redes IoT IPv6 heterogéneas y con recursos limitados.

Reema Roychaudhary2026-06-26
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Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Este estudio demuestra que los resultados de riesgo de citación para artículos de gastroenterología clínica pueden predecirse con precisión utilizando únicamente información del tiempo de publicación, con líneas de base no semánticas y de incrustaciones de documento completo logrando un alto rendimiento en la identificación de artículos de baja citación dentro de un corpus de literatura delimitado.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26
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Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

El artículo propone CAFR, un marco de detección de dos vías que mejora la detección de objetos desconocidos mediante el empleo de un mecanismo de rectificación asimétrica para prevenir el exceso de confianza en categorías conocidas y un modelado de primer plano guiado por prototipos para mejorar la estimación de la presencia de objetos, logrando así una precisión y puntuaciones F1 superiores mientras mantiene un rendimiento estable en las categorías conocidas.

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Este artículo propone un marco de autonomía impulsado por el aprendizaje para pilotos automáticos de arquitectura abierta y críticos para la seguridad que integra un CVAE condicionado por una tríada para la previsión consciente de la incertidumbre con un MPC consciente del riesgo y un filtrado de seguridad mediante Funciones de Barrera de Control, todo ello orquestado dentro de una arquitectura heterogénea de triple redundancia para garantizar una navegación vehicular segura y adaptativa.

Lakshman Mahto2026-06-26
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A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Este artículo propone un método de vectorización de patentes de doble canal que aprovecha el análisis de la estructura de las reivindicaciones para codificar por separado la semántica a nivel de sistema y a nivel de detalle, los cuales se fusionan mediante un mecanismo de compuerta con corrección de decorrelación para mejorar significativamente la precisión de la concordancia de patentes sobre las líneas base de texto completo existentes.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26