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DAÏO: A High-Specificity Real-TimeVision-Based Fall Detection SystemUsing Advanced Kinematic Tracking andComputer Vision

El artículo presenta DAÏO, un novedoso sistema de detección de caídas basado en visión con capacidad para dispositivos periféricos que combina un estimador de pose ligero, un Filtro de Kalman Extendido adaptativo y un Motor de Lógica de Triple Verificación para lograr una alta especificidad (96.4 %) y reducir significativamente los falsos positivos de actividades diarias y postraciones religiosas, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento en tiempo real en hardware de consumo.

Alamin Abubakar Nataala2026-07-17
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STAC-MV: Spatio-Temporal Adaptive Context for Neural Multiview Video Compression

STAC-MV es el primer marco de compresión de video multivista basado en transformadores que aprovecha la selección de contexto adaptativa consciente de la geometría y la atención entre vistas para lograr mejoras significativas en la tasa BD sobre los estándares convencionales a través de diversas configuraciones de cámara, reduciendo sustancialmente el tiempo de codificación.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
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Multi-Stage Alignment of Large Language Models for Popularity Bias Mitigation in Generative Movie Recommendation

Este artículo propone un proceso de alineación multietapa que combina la extracción de preferencias, el ajuste fino supervisado y la Optimización de Preferencias Directas para mitigar eficazmente el sesgo de popularidad en los recomendadores de películas basados en LLM, logrando una mejora en la novedad y la cobertura del catálogo mientras se mantiene una precisión competitiva.

Subham Raj, Krishnakant Chourey, Sriparna Saha, Brijraj Singh, Niranjan Pedanekar2026-07-17
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Towards Generalizable Face Forgery Detection via Multi-Granularity Fusion

Para abordar la brecha de generalización en la detección de falsificación de rostros causada por el conflicto entre la semántica de alto nivel transferible y los artefactos locales dispersos, este artículo propone SemFusion, un marco que combina la Regularización de Consistencia Semántica para preservar la estructura transferible de CLIP con el aprendizaje de Evidencia de Parches Multinivel para capturar y fusionar eficazmente las pistas de falsificación localizadas.

Mingjie Zhao, Yiu-ming Cheung, Guilin Pang2026-07-17
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An Agent-Based Concept Generation ApproachUsing Concept Bottleneck Models for ChestRadiograph Classification

Este estudio demuestra que la construcción de conceptos con base clínica mejora los modelos de cuello de botella de conceptos para la clasificación de radiografías de tórax, donde los enfoques supervisados logran un sólido rendimiento comparable a las líneas base sin cuello de botella, mientras que los modelos sin etiquetas ofrecen una alternativa prometedora cuando no se dispone de anotaciones de conceptos.

Mehmet Varan, Fatih Soygazi, Damla Oguz2026-07-17
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BioGraph-SentiCOVID: Calibrated Adaptive Context Selection for Graph Neural Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets

Este artículo presenta BioGraph-SentiCOVID, un marco de red neuronal de contexto adaptativo calibrado que optimiza la selección del contexto conversacional y los hiperparámetros mediante un algoritmo genético para lograr la clasificación de sentimiento de vanguardia de tweets ruidosos sobre el COVID-19 en Twitter.

Moustafa MAASKRI, Mohamed GOISMI, Djamal SEGHIER, Mohamed DEBBAB2026-07-17
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Political Stance Detection on X During the 2024U.S. Election: A Comparative Study of Classical, Neural, and Transformer Models

Este artículo presenta un estudio comparativo de modelos clásicos, neuronales y de transformadores para la detección de posturas políticas en X durante las elecciones de EE. UU. de 2024, demostrando que, si bien el modelo BERTweet ajustado logra la mayor precisión, los modelos clásicos cuidadosamente diseñados, como los SVM lineales, ofrecen una alternativa altamente competitiva, más eficiente e interpretable para un despliegue escalable.

Qile Wang, Sahar Ostadrahimi, Safoura Faghri, Mohammad Baksh, Matthew Louis Mauriello, Kenneth E. Barner2026-07-17
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Classical Methods Match or Exceed Two Recent Graph Neural Networks for Bipartite Community Detection Using Network Topology Alone

Este artículo demuestra que los métodos clásicos de detección de comunidades igualan o superan consistentemente a las Redes Neuronales de Grafos recientes en redes bipartitas utilizando únicamente la topología, basándose en una evaluación exhaustiva de catorce métodos a través de ocho conjuntos de datos del mundo real y cinco sintéticos.

Aneesh K Sajan2026-07-16
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A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation

Este artículo describe y evalúa de forma formativa un flujo de trabajo gobernado y apoyado por modelos de lenguaje de gran tamaño, implementado en una empresa colombiana de IA aplicada a la salud, para mejorar sistemáticamente el rendimiento y la trazabilidad del descubrimiento de subvenciones y el desarrollo de propuestas, manteniendo al mismo tiempo la supervisión de los investigadores. En la Fase 1 ("La Búsqueda del Tesoro"), se corrige la descripción de la figura "83". El texto anteriormente implicaba que estos candidatos eran inelegibles o rechazados, pero en realidad son los candidatos post-filtrado que pasaron el filtro y fueron considerados buenos. La frase se ha reformulado para reflejar que estos 83 candidatos pasaron el filtro en lugar de ser rechazados.

Katherine Monsalve Barrientos, Natalia Castano-Villegas, Jose Zea, Laura Velásquez2026-07-16
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Iterative Feedback--Refinement for Faithful Structured Clinical-Note Representation

Este artículo propone un marco de retroalimentación y refinamiento iterativo que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para inducir dinámicamente esquemas adaptativos para convertir notas clínicas no estructuradas en representaciones estructuradas fieles, el cual supera a las líneas base existentes al reducir significativamente la omisión y la alucinación sin requerir datos etiquetados o ajuste fino.

Eslam Ahmed Mohamed, Irini Logothetis, Adrian Bingham, Kon Mouzakis2026-07-16