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💻 ciencias de la computación

AI-generated Academic Publications and Research Integrity: A Cross-National Analysis of Trends, Detection Methods, and Policy Responses (India vs. Global Standards, 2020-2026)

Este estudio transnacional (2020–2026) analiza el rápido aumento de los envíos académicos generados por IA en la India y a nivel mundial, revelando tasas de vulnerabilidad comparables pero brechas de política significativas en la India, y propone marcos de detección multimetódicos basados en evidencia y de responsabilidad institucional para salvaguardar la integridad de la investigación.

JAINISH BHAGAT2026-08-24
💻 ciencias de la computación

YOLO-Based Deep Learning for Citrus Fruit Detection, Counting, and Yield Estimation in Complex Orchard Environments: A Systematic Review

Esta revisión sistemática de 88 estudios que utilizan aprendizaje profundo basado en YOLO para la detección y estimación del rendimiento de cítricos revela que, si bien el campo ha convergido en un conjunto de herramientas técnicas comunes que logran una alta precisión promedio, carece críticamente de evaluaciones comparativas estandarizadas, conjuntos de datos diversos y validación estadística rigurosa, lo que resulta en un alto riesgo general de sesgo.

Paola D'Antonio, Luis Alcino Conceição, Danilo Travascia, Lucas Santos Santana, Josiane Maria da Silva, Francesco Toscan (…)2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Transaction Intent Graph: Semantic Cross-LayerDefense Orchestration for Microservices PaymentSystem

Este artículo presenta TIG-CDO, un marco de orquestación de defensa semántica de capa cruzada que construye grafos de intención de transacciones para detectar y mitigar los Ataques de Degradación Lenta Compuesta (CSDA) en sistemas de pago de microservicios al desplazar el análisis de solicitudes HTTP individuales hacia transacciones de múltiples pasos ordenadas causalmente, logrando un cumplimiento del SLA del 99.9% y una reducción significativa de los falsos positivos en comparación con las defensas por capas tradicionales.

Amit Rangari2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Detection and Safeguarding of Chinese Toxic Content from Users and LLMs: A Survey

Este artículo presenta una revisión exhaustiva que analiza sistemáticamente la investigación sobre la detección de contenido tóxico generado por usuarios en las redes sociales chinas y la protección de los grandes modelos de lenguaje chinos contra la toxicidad generada por LLM, con el objetivo de consolidar el progreso fragmentado e identificar desafíos clave para el desarrollo futuro.

JunYu Lu, Weiming Wang, Deyi Ji, Lanyun Zhu, Bo Xu, Liang Yang, Hongfei Lin, Roy Ka-Wei Lee2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Integrating Random Number Generation with the Rabin Cryptosystem for a Robust Two-Way Authentication in RFID

Este artículo propone un protocolo de autenticación bidireccional rentable y robusto para sistemas RFID de bajo costo en entornos de IoT que integra el criptosistema de Rabin con la generación de números aleatorios para mejorar la privacidad, prevenir ataques de repetición y de fuerza bruta, y asegurar la frescura de la información.

Yuanjia Ma, Jikun Guo, Canpeng Zheng, Qiujin Zhang, Yang Zhang2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Visual Foundation Models with Adapter Learning for Parkinson’s Disease Recognition based on OCT Images

Este artículo propone un marco de reconocimiento de la enfermedad de Parkinson eficiente en parámetros que aprovecha modelos fundacionales visuales preentrenados con tres adaptadores ligeros (globales, locales y por tokens) para lograr un rendimiento competitivo en imágenes de OCT, reduciendo significativamente los parámetros entrenables en comparación con las redes neuronales profundas tradicionales.

Jianwei Zhang, Tongyao Wang, Dandan Shao, Yuting Yang, Jiasheng He, Mingzhe Zheng, Zhuoyan Yang, Jianyong Wang, Zi Jin (…)2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Harmonic Field-Point-Line Framework for Precise Dental Mesh Segmentation

Este artículo propone un marco de trabajo de campo armónico punto-línea sensible a la concavidad de tres etapas que logra una segmentación dental 3D de alta precisión y eficiencia para el CAD ortodóntico mediante la combinación de recorte elipsoidal adaptativo, una métrica de Fuerza de Localización y búsqueda de grafos consciente de los bordes, demostrando una aplicabilidad clínica robusta en el benchmark Teeth3DS.

Shaoxiong Wang, Renjie Li, Dongmei Cai2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Spatiotemporal prediction of unsafe road conditions using weather and infrastructure proximity information - A comparative study across model learning paradigms

Este estudio evalúa nueve modelos de aprendizaje automático utilizando datos de autopistas neerlandesas para predecir cinco tipos de condiciones viales inseguras, encontrando que Random Forest y XGBoost superan a los enfoques de aprendizaje profundo, al tiempo que demuestra que las características meteorológicas son más predictivas que la proximidad de la infraestructura, aunque la escasez de datos y las características gruesas limitan actualmente la fiabilidad de los modelos para el pronóstico de riesgo calibrado.

Nirmal Sitaldin, Bart van Arem, Maaike Snelder, Shadi Sharif Azadeh2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Enforcing Attestable Workflows across Untrusted Networks

JANUS es una arquitectura de alto rendimiento que federará Entornos de Ejecución Confiables a través de redes no confiables mediante un diseño de Base de Computación Confiable dividida, logrando un enrutamiento cifrado a velocidad nativa con una sobrecarga de latencia mínima al anclar la liberación de claves a mediciones de hardware y ejecutar la aplicación dentro del kernel.

Hung Dang, Tue Nguyen2026-08-24