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Este artículo presenta LavaCrack_PT, un modelo basado en Transformer que logra una detección de grietas 3D robusta en nubes de puntos de tubos de lava no estructurados utilizando datos LiDAR de la cueva Xianren, proporcionando un flujo de trabajo validado para la evaluación estructural y la futura exploración del subsuelo lunar.
Este artículo demuestra que los esquemas de integración numérica de orden superior estándar a menudo no logran alcanzar sus tasas de convergencia asintótica teóricas cuando se aplican a funciones de redes neuronales, proporcionando un análisis de error teórico y una validación experimental en el contexto del aprendizaje de la elastica de Euler, junto con estrategias de mitigación propuestas.
Este artículo presenta SonoReasoner, un modelo de visión-lenguaje de ultrasonido que mejora el rendimiento y la consistencia diagnóstica al formular explícitamente la interpretación como un razonamiento clínico jerárquico, respaldado por el corpus SonoFlow-1M, el conjunto de datos de razonamiento SonoCorulus de escala de 7 millones y el benchmark SonoVQA curado por clínicos.
Este artículo propone SLS-DNANet, un nuevo marco de aprendizaje profundo que integra un módulo de Atención Espacial Multiescala y una función de pérdida Sensible a la Escala y la Localización para mejorar significativamente la precisión de detección y reducir las falsas alarmas para objetivos infrarrojos pequeños con baja ocupación de píxeles y variaciones de escala.
Este artículo propone GSE-SFD, un marco de destilación federada selectiva agrupada que integra el filtrado de fuera de la distribución, el intercambio de secretos mediante umbrales y la detección de anomalías para lograr simultáneamente una alta precisión, robustez contra desconexiones de clientes y ataques de envenenamiento, y una protección de la privacidad mejorada en entornos de borde con recursos limitados.
RubriQ es un marco de trabajo escalable impulsado por HPC que aprovecha la Optimización de Política Relativa de Grupo (GRPO) guiada por rúbricas para automatizar la síntesis de circuitos cuánticos que satisfagan simultáneamente la corrección algorítmica, la minimización del costo de código de superficie y las restricciones de hardware de corto plazo.
Este artículo propone un método para estimar la forma y la pose 3D completa de objetos transparentes a partir de una única imagen RGB-D mediante el aprovechamiento de YOLO11 para la detección inicial y la optimización iterativa de un modelo de forma estadística específico de la categoría para superar las limitaciones de los sensores de profundidad convencionales.
CAPE-Net es un clasificador de salida temprana conforme, adaptativo y consciente del drift que permite a los ISP realizar una clasificación de tráfico cifrado precisa, certificada y mantenible sobre metadatos de secuencias de paquetes mediante la integración de garantías de error libres de distribución, abstención ante aplicaciones desconocidas y una reparación de drift eficiente por clase dentro de un único modelo compacto.
Este artículo propone y evalúa un marco de Control de Acceso Basado en Políticas (PBAC) habilitado por blockchain implementado en Hyperledger Besu mediante contratos inteligentes de Solidity para lograr un intercambio de datos médicos seguro, centrado en el paciente y conforme al RGPD con consentimiento dinámico y auditoría transparente, demostrando un equilibrio entre la eficiencia del rendimiento y la autonomía del paciente a través de diversos mecanismos de consenso.
Esta revisión sistemática de la literatura, que se adhiere a las directrices PRISMA 2020, analiza 32 estudios sobre el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño para el descubrimiento matemático con el fin de identificar siete paradigmas técnicos, resaltar la eficacia superior de la búsqueda evolutiva combinada con la verificación formal y proporcionar una taxonomía que guíe la investigación futura en este campo.