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💻 ciencias de la computación

Improving Credit Card Fraud Detection Using Ensemble Machine Learning Techniques

Este artículo propone un marco robusto de detección de fraude con tarjetas de crédito que combina Redes Generativas Antagónicas (GANs) para abordar el severo desequilibrio de clases con técnicas de aprendizaje automático de conjunto, demostrando que el modelo XGBoost resultante logra un rendimiento superior en exhaustividad, precisión y viabilidad en tiempo real en un conjunto de datos de 76.900 transacciones.

Adel EL QASSOUARI, Ayoub CHAREF, Zahi JARIR2026-08-14
💻 ciencias de la computación

A Query-Centric Diagnostic Attention BLSTM Network for Short-Window ECG-Based Atrial Fibrillation Detection

Este estudio propone una red de Atención de Diagnóstico Centrada en Consultas (QDA-BLSTM) que aprovecha consultas de diagnóstico aprendibles para capturar información temporal complementaria, demostrando una mejora significativa en la precisión y especificidad sobre los modelos CNN-BLSTM tradicionales para la detección de la fibrilación auricular en señales de ECG de ventana corta.

Yang Li, Jianguo Chen, Manhong Shi2026-08-14
💻 ciencias de la computación

ECA LDNet A Dual Attention Network with Atmospheric Scattering Guidance for Single Image Dehazing

El artículo presenta ECA-LDNet, una U-Net compacta de 1,48 millones de parámetros que integra la atención de canales eficientes sin reducción, atención de píxeles y una rama de guía de dispersión atmosférica para lograr una desniebla de imagen única de alta fidelidad con compensaciones de rendimiento caracterizadas explícitamente.

Manpreet Singh, Rohith Reddy Bellibatlu, Sai Deekshith Lekkala, Rahul Joshi2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Lightweight Faster R-CNN with Standalone BiFPN for Accurate Detection and Counting of Tuberculosis Bacilli in Ziehl-Neelsen Smear Microscopy

Este estudio presenta un marco de trabajo Faster R-CNN ligero, mejorado con un BiFPN independiente, que logra la detección y el conteo de alta precisión de bacilos de tuberculosis en la microscopía de frotis de Ziehl-Neelsen, ofreciendo una solución de IA computacionalmente eficiente para acelerar el diagnóstico y reducir la variabilidad en el control de la tuberculosis.

Mahasti Namira, Ridwan Wicaksono, Titik Nuryastuti2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Temporal speckle enables probabilistic weights for uncertainty-aware photonic AI

Este artículo presenta un procesador fotónico ultrafast que aprovecha el speckle temporal de la luz de banda ancha para codificar nativamente pesos probabilísticos, superando así los cuellos de botella computacionales de las redes neuronales bayesianas digitales y permitiendo una IA de alta velocidad y consciente de la incertidumbre capaz de realizar clasificación y detección de fuera de la distribución de forma simultánea.

Wolfram Pernice, Frank Brückerhoff-Plückelmann, Hendrik Borras, Shivaprasad Umesh Hulyal, Lennart Meyer, Xinru Ji, Jianq (…)2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Hamiltonian Full Node Coverage Graph Attention Network with Fuzzy C-Means Superpixel Graph Learning for Banana Leaf Disease Classification

Este artículo propone un nuevo marco que combina Redes de Atención de Grafos de Cobertura de Nodos Completos Hamiltonianos con el aprendizaje de grafos de superpíxeles de C-Medias Difusas para lograr una clasificación altamente precisa y confiable de las enfermedades de las hojas de banano mediante el modelado efectivo de las dependencias espaciales tanto locales como globales.

S Pavithra, P. S. Eliahim Jeevaraj2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Failure-Aware Adaptive Inference Improves Reliability in Long-Horizon Language Model Agents

El artículo presenta la Inferencia Adaptativa Consciente de Fallos (FAAI, por sus siglas en inglés), un marco que aprovecha el conocimiento de fallos reutilizable mediante la recuperación adaptativa de memoria, la estimación de riesgos y la autocorrección proactiva para mejorar significativamente la fiabilidad y las tasas de éxito de los agentes de modelos de lenguaje de largo alcance sin requerir entrenamiento adicional del modelo.

Youla Yang2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Semantic Interoperability for Autonomous Data Ecosystems A Systematic Review of Technologies, Challenges, and Future Directions

Esta revisión sistemática evalúa el papel de la interoperabilidad semántica en los ecosistemas de datos autónomos, destacando la adopción de ontologías y grafos de conocimiento al tiempo que identifica desafíos críticos como la heterogeneidad semántica, la escalabilidad y la necesidad de una evaluación estandarizada en aplicaciones industriales.

Ashok R Nandah2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Execution Grounded Multiagent Systems for Reliable Backend Code Generation with Large Language Models'

Este artículo presenta ExecuGraph, un marco configurable que demuestra que la retroalimentación de ejecución es el principal motor de la mejora en la precisión de la generación de código en los modelos de lenguaje extensos, al tiempo que muestra que añadir la descomposición de roles multiagente no proporciona ningún beneficio mensurable sobre los bucles de reintento de un solo agente a pesar de tener costos computacionales significativamente más altos.

Sai Deekshith Lekkala, Jothi Prabha Appadurai, Rohith Reddy Bellibatlu, Manpreet Singh, Rahul Joshi2026-08-14
💻 ciencias de la computación

An Explainable Artificial Intelligence Framework for Decision-Making in Critical Information Technology Systems

Este artículo presenta una revisión exhaustiva de 32 estudios para proponer un marco de Inteligencia Artificial Explicable de cinco capas que integra métodos técnicos, factores humanos e instrumentos de gobernanza para abordar los desafíos de transparencia y confianza del despliegue de la IA de "caja negra" en sistemas de TI críticos.

SAI DOONDI KOTHAPALLI2026-08-14