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💻 computer science

Behavioral Anomaly Detection and Malicious Service Identification in the Tor Network Using Deep Learning

Este artículo propone MBRD-Tor, un marco de aprendizaje profundo de tres etapas que aborda los desafíos de la homogeneización de protocolos, el ruido de cifrado y el desequilibrio extremo de clases en la red Tor mediante la fusión de firmas de comportamiento multiescala, el empleo de una estimación de calidad basada en conjuntos para el pesaje adaptativo y la utilización de características sintéticas generadas por GAN para lograr un rendimiento superior en la detección de servicios maliciosos.

Amirhossein Saviz2026-07-21
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Comparative Performance of Frontier Large Language Models for Extracting High-Risk Pathologic Features from Unstructured Gastrointestinal Oncology Reports: A Systematic Benchmarking Study with Human and Traditional NLP Baselines

Este estudio de evaluación sistemática demuestra que los modelos multimodales extensos de vanguardia, particularmente Gemini 2.5 Pro y GPT-4o, superan significativamente tanto a los expertos humanos bajo presión de tiempo como a las líneas de base tradicionales de PLN en la extracción del estado crítico de la invasión perineural a partir de informes de patología gastrointestinal no estructurados, mientras que una novedosa taxonomía de modos de falla proporciona orientación accionable para la selección de modelos basada en firmas de error específicas.

Seher Siddiqui2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
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Stable and Budget-Feasible Coalition Formation for Clustered Federated Learning: A Hedonic Potential-Game Approach

Este artículo propone un marco de juego de potencial hedónico para la formación de coaliciones estables y presupuestariamente viables en el aprendizaje federado agrupado, demostrando la existencia de particiones con estabilidad de Nash y derivando garantías de eficiencia de bienestar que se validan empíricamente como superiores al reparto de excedentes igualitario en conjuntos de datos CIFAR-10.

Cengis Hasan2026-07-21
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When Verification Is Late: Delay Floors and Placement Flips in Corrected Multi-Agent Systems

Este artículo establece que en los sistemas de corrección multiagente con retardo, la latencia de verificación impone un suelo de precisión inescapable determinado por el número de Dottie, crea un techo presupuestario para las ganancias de rendimiento y revierte la estrategia óptima de concentrar a dispersar los recursos de corrección más allá de un umbral específico.

Igor Itkin2026-07-21
💻 computer science

A Multi-Model Hybrid Defense Approach Against White-box Adversarial Attacks in Computer Network Traffic

Este artículo propone un mecanismo de defensa híbrido resiliente que combina el Entrenamiento Adversario y la Aumentación de Datos Gaussiana para restaurar significativamente la precisión de los Sistemas de Detección de Intrusiones de Red contra los ataques de Método de Signo de Gradiente Rápido y de Carlini & Wagner, mejorando el rendimiento post-ataque de tan solo un 26,49% a un 96,57%.

Khushnaseeb Roshan2026-07-21
💻 computer science

Beyond Appearance: Intelligent Spatiotemporal Vision for Material-Aware Object Detection

Este artículo presenta un marco de fusión espaciotemporal que integra mapas de intensidad RGB multiespectrales con histogramas de fotones de tiempo de vuelo directo para lograr la detección de objetos consciente de los materiales, demostrando una alta precisión en localización, clasificación y resistencia al engaño a través de un proceso de doble módulo validado en objetos domésticos.

Deborah A. Minka2026-07-21
💻 computer science

Fixed-Point Integer Approximations for Square Root and Division on ESP32:A Benchmark-Driven Analysis

Este artículo evalúa comparativamente las aproximaciones de enteros de punto fijo Q16 para la raíz cuadrada y la división en el ESP32-S3, demostrando que una tabla de búsqueda con interpolación supera significativamente a las implementaciones nativas de punto flotante de hardware en velocidad, manteniendo una alta precisión para aplicaciones embebidas con recursos limitados.

Lucas Lima Freitag2026-07-21
💻 computer science

Advances in Factoring and Primality Testing: From Classical to Quantum Algorithms

Este artículo proporciona una revisión exhaustiva y un análisis comparativo del rendimiento de los algoritmos clásicos y cuánticos para la factorización y las pruebas de primalidad, concluyendo que, si bien los métodos cuánticos como el algoritmo de Shor ofrecen ventajas significativas para la factorización, no proporcionan beneficios comparables para las pruebas de primalidad.

Anas A. Abudaqa, Nujud Alyami, Mostefa Kara, Farid Binbeshr, Muhammad Imam2026-07-21
💻 computer science

Evaluation of clustering methods for segmentation of hyperspectral remote sensing data

Este artículo evalúa empíricamente diversos métodos de agrupamiento en datos de teledetección hiperespectrales, encontrando que los algoritmos basados en centroides computacionalmente eficientes como K-Means ofrecen consistentemente el mejor equilibrio de calidad, robustez y velocidad en comparación con alternativas más complejas cuando se combinan con una reducción de dimensionalidad efectiva.

Ehsan Farahbakhsh, Pulkit Sharma, Aman Agrawal, Rohitash Chandra2026-07-21
💻 computer science

The Scaffold Jump Pattern: Progressive, Evidence-Gated Fading of Human Roles in Artificial Intelligence Systems

Este artículo introduce el patrón de diseño "Scaffold Jump", un marco operativo que permite a las organizaciones transicionar de manera sistemática y segura los sistemas de IA desde la supervisión humana total hacia la autonomía mediante la definición de cuatro fases distintas vinculadas por transiciones basadas en evidencia que aseguran que se cumplan los umbrales de desempeño mientras se mantienen la rendición de cuentas y las restricciones éticas.

Michael Sadowski2026-07-21