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💻 ciencias de la computación

ODConv-GFPN-LSPCD: A Multi-Module Enhanced YOLOv11n for Marine Organism Detection

Este artículo propone ODConv-GFPN-LSPCD, una arquitectura YOLOv11n mejorada con múltiples módulos que integra la Convolución Dinámica Omnidireccional, una Red de Pirámide de Características de Jirafa y un Cabezal de Detección Convolucional Compartido Ligero para lograr una precisión y eficiencia en tiempo real superiores para la detección de organismos marinos en entornos submarinos desafiantes.

Shuzhi Zheng, Shuqiang Gao, Ruhui Zuo, Ruijie Xie, Yilin Hu, Yeqi Guo2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Data leakage inflates reported accuracy of deep learning for kidney stone detection on CT: a leakage-free, calibrated and uncertainty-aware reassessment across three centers

Este estudio demuestra que la división de datos a nivel de imagen en modelos de aprendizaje profundo para la detección de cálculos renales en TC infla artificialmente la precisión reportada en aproximadamente nueve puntos porcentuales debido a la fuga de datos, y aboga por protocolos de evaluación calibrados, conscientes de la incertidumbre y por paciente para asegurar un rendimiento clínico fiable.

Okoi Obeten, Abas Aliu, Omowumi Aliu, Ahmed Jimoh, Zibril Aliyu, Christiana Ezeanya2026-08-24
💻 ciencias de la computación

SGRI-HF: A Semantic Group-Aware Gated Residual Interaction and Heterogeneous Fusion Framework for College Student Mental Health Risk Identification

Este artículo propone el marco SGRI-HF, el cual aprovecha el modelado de grupos semánticos, la compuerta adaptativa y la fusión heterogénea para identificar eficazmente los riesgos de salud mental en estudiantes universitarios mediante la captura de dependencias transdominio complejas y diferencias individuales en los datos de cuestionarios, logrando un rendimiento e interpretabilidad superiores en comparación con los métodos existentes.

Fengyue Zhang, Chunlei Shi, Junfeng Zhang2026-08-24
💻 ciencias de la computación

A Cautionary Evaluation of LLMs for TLS Normative Requirement Classification

Este artículo evalúa los modelos de lenguaje de gran tamaño para la automatización de la clasificación de requisitos normativos de TLS utilizando NIST SP 800-52 Rev. 2, encontrando que si bien los métodos de ensamble alcanzan una precisión del 93.75%, la confusión sistemática entre el lenguaje "SHOULD NOT" (NO DEBERÍA) y "MAY" (PODRÍA) hace que los LLM actuales sean insuficientemente fiables para la auditoría de cumplimiento independiente.

Majid Mollaeefar, Riccardo Germenia, Salvatore Manfredi, Silvio Ranise2026-08-24
💻 ciencias de la computación

From obligation to enforcement: mapping EU AI Act and CRA cybersecurity requirements to technical controls for LLM-based autonomous agents

Este artículo cierra la brecha entre las obligaciones de ciberseguridad orientadas a resultados de la Ley de IA y la Ley de Ciberresiliencia de la UE y la implementación práctica mediante el mapeo de sus disposiciones con controles técnicos concretos y evidencia de verificación específicamente adaptados para agentes autónomos basados en LLM.

Abayomi Ogayemi2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Design and Evaluation of a Lightweight Real-Time Facial Expression Recognition System: A PyTorch Mini-Xception Implementation Trained on FERPlus.

Este artículo presenta un sistema de reconocimiento de expresiones faciales ligero y en tiempo real que utiliza un modelo "Mini-Xception" personalizado de PyTorch entrenado con el conjunto de datos FERPlus mediante una ponderación de frecuencia de raíz cuadrada inversa, el cual logra una precisión de prueba equilibrada del 75.40% y 30 FPS en un Apple M1 Pro sin requerir recursos significativos de GPU.

Debanjan Chakraborty2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Task-Adaptive Calibration for Multimodal Long-Context Extension

Este artículo presenta la Calibración Adaptativa a la Tarea (TAC), un módulo ligero que combina la rectificación intermodal condicionada a la tarea con la redistribución consciente de la distancia para mejorar significativamente la comprensión de contexto largo multimodal y la precisión de la localización de evidencia, manteniendo un sobrecoste computacional mínimo.

Xiang Li, Zhenning Guo, Ruiqi Liu2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Topological Materialization of Deterministic Intelligence: Bypassing Energy-Latency Limits of Generative AI via Phase-Resonant Mersenne Lattice

Este artículo afirma haber realizado un sistema revolucionario de "IA Reproductiva" que elude los límites de energía y latencia de la IA generativa tradicional mediante el uso de una red de Mersenne topológica y circuitos de resonancia de fase para lograr una recuperación de inteligencia determinista y de memoria cero con cero alucinaciones y un consumo de energía drásticamente reducido.

Min Ho Jung2026-08-24
💻 ciencias de la computación

MoEMory: Long-Term User Memory as a Routing Policy on Frozen Mixture-of-Experts Language Models

MeEMory introduce un nuevo paradigma de memoria a largo plazo para modelos de lenguaje de Mezcla de Expertos congelados que almacena información por usuario como un sesgo de enrutamiento para activar selectivamente las capacidades existentes sin inyectar nuevos tokens o parámetros, logrando así una filtración casi nula en consultas no relacionadas mientras permanece ortogonal y complementario a los métodos tradicionales de memoria basados en inyección.

Chenxi He2026-08-24