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💻 computer science

FluxGraph: Synergizing Dynamic Graph Attention and Flux Memory for Unsupervised Time Series Anomaly Detection

FluxGraph es un marco de trabajo no supervisado para la detección de anomalías en series temporales que sinergiza la atención de grafos dinámicos con la memoria de flujo y el flujo de características bidireccional para identificar eficazmente anomalías de mascarada sutiles y derivas graduales de la línea base en sistemas industriales y automotrices, superando a los métodos existentes mediante un novedoso enfoque de fusión de multirresiduos.

Yunya Xiong, Tao Xu, Guozhi Song2026-06-25
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A Multi-Layer Framework for Hallucination Detection and Mitigation in Large Language Models Using Retrieval Grounding and Small Language Model Verification

Este artículo propone un marco de múltiples capas que mejora la fiabilidad fáctica de los modelos de lenguaje extensos mediante la descomposición de las respuestas en afirmaciones atómicas, su fundamentación con recuperación y su verificación a través de un modelo de lenguaje pequeño y razonamiento neurosimbólico, logrando mejoras significativas de rendimiento en los conjuntos de datos HotpotQA y SciFact mientras mantiene la interpretabilidad y la eficiencia computacional.

Md. Mahmudul Hasan, Israk Kayum Chowdhury, Md. Eliyas Akondo, Tanvir Ahammad, Khandaker Mohammad Mohi Uddin2026-06-25
💻 computer science

Knowledge-Constrained Neural Completion of Islamic Geometric Patterns with Symmetry Guarantees

Este artículo presenta un marco neuronal con restricciones de conocimiento que integra reglas geométricas formales en un modelo de completación de grafos para garantizar la simetría rotacional exacta y la validez estructural en los patrones geométricos islámicos, demostrando que, si bien el aumento de datos mejora la fidelidad, solo la inferencia estructurada por simetría asegura cero violaciones.

Hassan Ugail, Irfan Mehmood2026-06-25
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GeoMind: An Autonomous Multi-Agent Framework for Verified Geospatial Analysis

GeoMind es un marco de trabajo multiagente autónomo que integra un LLM local, inyección de contexto basada en RAG y un validador geoespacial determinista dentro de un sistema de autocorrección de bucle cerrado para lograr una tasa de éxito de tareas del 90% de vanguardia y una precisión espacial significativamente mejorada en el análisis geoespacial, superando eficazmente las alucinaciones semánticas y geográficas comunes en los LLM de propósito general.

Jakaria Habib, Monoarul Islam Srabon, Mst Lutfun Nahar, Mariam Lutfy, Most. Amina Khatun, Md. Basim Al Zabir Shammo, Md. (…)2026-06-24
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Machine Learning-Based Classification of Normal, Fast, and Sleep-Apnea-Related Respiratory Patterns Using Software-Defined Radio Sensing

Este artículo presenta un banco de pruebas validado estadísticamente de modelos de Perceptrón Multicapa, XGBoost y Random Forest para la clasificación sin contacto de patrones respiratorios mediante Radio Definida por Software, demostrando que el MLP y Random Forest logran una precisión superior sobre XGBoost al identificar los patrones de respiración rápida y apnea del sueño como los más difíciles de distinguir y resaltando la mayor brecha de generalización de Random Forest debido al sobreajuste.

Taiwo Samuel Aina, Wisdom Okafor, Grace Okafor, Babatunde Iyaomolere2026-06-24
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AI-Powered Smart Physiotherapy Assistant

Este artículo presenta un Asistente de Fisioterapia Inteligente impulsado por IA que utiliza visión artificial y aprendizaje automático para proporcionar análisis de postura y retroalimentación correctiva en tiempo real a través de una interfaz web, permitiendo así una rehabilitación accesible, rentable y a su propio ritmo sin la supervisión constante de un terapeuta.

Pawan Ghode, Pranay Bendle, Priyanshu Raut, Gaurav Bhajipale, Rohit Jadhao, Bhagyashri Mankar2026-06-24
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LGBM-BBB: A Web-Server for Blood-Brain Barrier Permeability Prediction using Winsorized Feature Engineering and Mathew Correlation Coefficient Threshold Optimisation

Este estudio presenta LGBM-BBB, un servidor web de alta velocidad y precisión para predecir la permeabilidad de la barrera hematoencefálica que utiliza LightGBM entrenado con un conjunto optimizado de 59 características con manejo de valores atípicos winsorizados y optimización del umbral del Coeficiente de Correlación de Matthews para facilitar el descubrimiento eficiente de fármacos neuroterapéuticos.

Vivek Yadav, Gauri Mishra, Jatin Jangra, Rajnish Kumar2026-06-24
💻 computer science

Data-Driven Generation of Synthetic Timber for Deep-Learning-Based Wood Assessment

Este artículo presenta un marco integral que combina la generación de nudos basada en LSTM, el modelado de crecimiento estocástico y los modelos de difusión condicional para crear tablas de pícea sintéticas realistas con estructuras internas conocidas, permitiendo así el entrenamiento de sistemas de aprendizaje profundo para tareas de evaluación de la madera donde los datos reales emparejados son escasos.

Osama Abdeljaber, Min Hu, Caroline Marc, Anders Olsson2026-06-24
💻 computer science

MobileRACMA: Reliability-Aware Cross-Modal Attention for Efficient RGB–Thermal Monocular Depth Measurement on Edge Platforms

Este artículo presenta MobileRACMA, una arquitectura de atención cross-modal ligera y consciente de la fiabilidad que fusiona imágenes RGB y térmicas para lograr una estimación de profundidad monocular métrica y robusta en plataformas de borde, garantizando formalmente un intercambio de información acotado para prevenir la inestabilidad del modelo bajo degradación fotométrica.

Wael2026-06-24
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Quantum Computing Threats to Modern Cryptography: Readiness Assessment and Post-Quantum Security Framework

Este estudio evalúa la falta crítica de preparación empresarial ante las amenazas de la computación cuántica, destacando que la mayoría de los sistemas siguen siendo vulnerables y que la planificación de la migración es mínima, y propone el Marco de Arquitectura de Seguridad Resiliente a la Computación Cuántica (QRSA, por sus siglas en inglés) para guiar a las organizaciones en la transición hacia los protocolos criptográficos post-cuánticos estandarizados por el NIST.

Sakir Alim, Nitin Bodade2026-06-24