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💻 ciencias de la computación

Explainable Artificial Intelligence (XAI) Adaptive Encryption Email Security Cybersecurity Machine Learning

Este artículo propone un Marco de Cifrado Explicable y Consciente de la Sensibilidad que utiliza un modelo de Bosque Aleatorio con interpretabilidad SHAP para evaluar dinámicamente la sensibilidad del correo electrónico y aplicar un cifrado híbrido adaptativo AES–ECC, equilibrando así la eficiencia computacional con una protección robusta para las comunicaciones empresariales.

Hussein Aly Jad Jad, Nada Amr Shaheen Shaheen, Mohammed Haytham Allam Allam, Mahmoud Ali Shehata Shehata2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Agentic CAMA-DRL: A Context-Aware Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework for Multi-Stakeholder Charging Coordination of Last-Mile Delivery E-Bikes

Este artículo propone Agentic CAMA-DRL, un marco de aprendizaje por refuerzo profundo multiagente sensible al contexto que coordina a operadores de entrega, estaciones de carga, planificadores de flotas y reguladores ambientales para optimizar la carga de bicicletas eléctricas en la logística de última milla urbana, logrando mejoras significativas en la utilización de la flota, la puntualidad, la reducción de la congestión y las emisiones de CO2 en comparación con los enfoques tradicionales basados en reglas.

Muddsair Sharif, Huseyin Seker2026-08-06
💻 ciencias de la computación

A Generalizable Seven-Step Workflow for Stacking Ensemble Learning: Data Leakage Auditing, Cross-Institutional Validation, and Negative Findings in Educational Data Mining

Este estudio propone un flujo de trabajo generalizable de siete pasos para el aprendizaje de ensamble por apilamiento en la minería de datos educativos que, mediante una rigurosa validación interinstitucional y una auditoría de fuga de datos, revela que la complejidad algorítmica por sí sola no puede garantizar la precisión predictiva y subraya la necesidad crítica de la calibración institucional y el rigor metodológico.

Jing Gao, Dong Lin, Jianfeng Hu2026-08-06
💻 ciencias de la computación

A Classification-Regression Cooperative Fuzzy Surrogate- Assisted Evolutionary Algorithm for Expensive High- Dimensional Multi-Objective Optimization

Este artículo propone HDFC-ASS, un algoritmo evolutivo asistido por sustituto difuso cooperativo de clasificación-regresión que integra una estrategia de Kriging guiada por la correlación de variables, un mecanismo de explotación local asistido por clasificador difuso y un criterio cooperativo de convergencia-diversidad-incertidumbre para resolver eficazmente problemas de optimización multiobjetivo de alta dimensión y costosos bajo presupuestos de evaluación estrictos.

Yishan Zhao, Xianwen Wei, Guoliang Sun, Kaiping Song2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Feasibility Study of Multilight Facial Imaging for Multiparameter Skin Assessment Using Lightweight Convolutional Neural Network

Este estudio propone una CNN ligera basada en MobileNetV2 para la evaluación cutánea multiparamétrica mediante imágenes faciales con iluminación múltiple, demostrando el potencial del enfoque al tiempo que destaca las limitaciones actuales en la extracción de características y el rendimiento debido al desequilibrio del conjunto de datos y al pequeño tamaño de la muestra.

Detak Yan Pratama, Mohammad M. Afandi, Ghinasti Khansa Hamidah, Desiana Widityaning Sari, Muhammad Nazhif Haykal, Sefi N (…)2026-08-06
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Development of an Ensemble Deep Learning Model for Breast Cancer Diagnosis

Este estudio propone un modelo de aprendizaje profundo de ensamble que combina InceptionResNetV2 y ResNet-18, entrenado con datos de mamografías nigerianas de origen local, el cual alcanzó una precisión del 99.26% en la clasificación del cáncer de mama en categorías BI-RADS, superando a los modelos individuales y resaltando la importancia de utilizar conjuntos de datos localmente representativos para el desarrollo de la IA.

Musibau Adekunle Ibrahim, Taye Abidakun, Patrick Ozoh2026-08-06
💻 ciencias de la computación

LiteChestGreenXY11n: A Lightweight Explainable YOLO Framework for Energy-Efficient Chest X-ray Abnormality Localization with Clinical Deployment Assessment and with Experimental Case Study

Este artículo presenta LiteChestGreenXY11n, un marco basado en YOLO11n ligero y explicable que logra un equilibrio óptimo entre la precisión diagnóstica, la eficiencia computacional y la sostenibilidad energética para la localización de anomalías en radiografías de tórax, superando a modelos más grandes al tiempo que mejora la confianza clínica mediante la visualización Grad-CAM.

A. Anushya, Sarah Alfayez, Harish Kumar Pamnani, Smaranika Mohapatra2026-08-06
💻 ciencias de la computación

Development and Evaluation of HEAL A Bilingual English-Luganda RAG Chatbot for Disease Surveillance in Uganda

El artículo presenta HEAL, un chatbot RAG bilingüe inglés-luganda que supera a los modelos comerciales en la entrega de información de vigilancia de enfermedades precisa y conforme a las directrices para los trabajadores de salud de primera línea en Uganda, mediante la combinación de GPT-4 con un modelo de traducción ajustado.

Mugume Twinamatsiko Atwine, Timothy Mwanje Kintu, Ibra Lujumba, Ibrahim Mbabali, Khalifan Muwonge, Lawrence Muwonge, Lyd (…)2026-08-06
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SubNM-Technology-Node-Aware Hardware Trojan Detection via Multi-Library Netlist Synthesis and Modular Graph Neural Networks

Este artículo propone SubNM, un marco de detección de troyanos de hardware consciente del nodo tecnológico que aprovecha la síntesis de listas de conexiones de bibliotecas múltiples y redes neuronales de grafos modulares para lograr una precisión de detección casi perfecta y una generalización robusta a través de diversos nodos de procesos semiconductores, superando las limitaciones de los métodos de evaluación de configuración única.

Anindita Chattopadhyay, Siddharth Bisariya, Vijay Kumar Sutrakar2026-08-06
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Agora: A Drive-Based Framework for Agent Difffferentiation in Multi-Agent LLM Systems

El artículo presenta Agora, un marco que diferencia los sistemas de LLM multiagente a través de seis impulsos psicológicos continuos mapeados a los parámetros del modelo, demostrando que este enfoque mejora significativamente el rendimiento en tareas analíticas en comparación con bases como AutoGenStyle, mientras que las estrategias de coordinación más simples siguen siendo más efectivas para la generación creativa y de formato corto.

Zihan Lin2026-08-06