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💻 computer science

Cost-Sensitive Incremental Thermal Prediction with Adaptive Drift Detection for Predictive Maintenance on Single-Board Computers

Este artículo presenta HT-CS, un marco de aprendizaje incremental sensible al costo que combina un regresor de Árbol de Hoeffding con la detección de deriva ADWIN y ponderación a nivel de muestra, el cual mejora significamente la recuperación de eventos de temperatura crítica y la precisión de la predicción en dispositivos Raspberry Pi 4B con recursos limitados, manteniendo al mismo tiempo una baja latencia y una pequeña huella del modelo.

Abd. Hallim¹, Maria Susan Anggreainy¹, Endra Oey², Widodo Budiharto2026-09-07
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Rapid and non-destructive identification of micro-contaminants on eggshell surfaces based on machine vision and deep learning

Este estudio propone un modelo AEP2-YOLOv8s mejorado que integra la extracción de ROI, normalización de fondo, un módulo AIFI, atención EMA y una arquitectura de detección de cuatro escalas para lograr la identificación de alta precisión y no destructiva de microcontaminantes en la superficie de la cáscara de huevo, superando significativamente al YOLOv8s original en precisión.

Yu Hu¹, Rongchen Zhang¹, Binyan Hou¹, Xingbiao Huang², Tong Sun¹2026-09-07
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DeepHistoViT: An Interpretable Vision Transformer Framework for Histopathological Cancer Classification

El artículo propone DeepHistoViT, un marco de Vision Transformer interpretable que logra una precisión y robustez estadística de vanguardia en la clasificación de imágenes histopatológicas para cáncer de pulmón, cáncer de colon y leucemia linfoblástica aguda mediante el aprovechamiento de mecanismos de atención para localizar regiones de relevancia diagnóstica.

Ravi Mosalpuri, Mohammed Abdelsamea, Ahmed Karam Eldaly2026-09-07
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PFN: A Process-Oriented Fusion Network for Quality Prediction in Multi-Material, Multi-Stage Yarn Manufacturing

Este artículo propone una Red de Fusión Orientada al Proceso (PFN, por sus siglas en inglés) que aborda eficazmente los desafíos de la predicción de la calidad del hilo de múltiples materiales y múltiples etapas mediante el modelado conjunto de composiciones de materiales de longitud variable, prioridades de la relación de mezcla nominal y condiciones de proceso específicas de cada etapa, logrando un rendimiento superior en indicadores clave de calidad en comparación con los métodos existentes.

Quanli Zhao, Xinlong Yu, Zihang Wu, Wenbang Fan, Li Yuan2026-09-07
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What composition selection buys in heterogeneous ensembles, and why oracle bounds overstate it

Este artículo demuestra que, si bien la selección de una composición óptima de miembros de un ensamble heterogéneo produce ganancias marginales sobre una mezcla uniforme, esta no logra superar la simple elección de la mejor familia individual, revelando que el potencial percibido de mejora es en gran medida un artefacto del sesgo de selección más que un rendimiento genuino sin explotar.

Muhammetalp Erdem2026-09-07
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Duplicate Exposure and Candidate-Coverage Stress Testing in a Clinical Abbreviation Benchmark

Este estudio evalúa el impacto de la exposición duplicada y las pruebas de estrés de cobertura de candidatos en el Inventario de Sentido de Abreviaturas Clínicas (CASI), revelando que, si bien la fuga de datos tuvo un efecto insignificante en la precisión agregada, la calibración de confianza de alto soporte no logró detectar de manera confiable los casos en los que el sentido correcto faltaba en el inventario de candidatos.

Tianze Yang, Qiqing Li, Jialun Wu, Xinyu Qiu2026-09-07
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A-tree: Agent Tree and Its Application to Patent Analysis

Este artículo presenta Agent Tree (A-Tree), una extensión interpretable de los Árboles de Redes Neuronales que utiliza agentes especializados y un mecanismo de un paso de anticipación para mejorar la transparencia y la precisión en la toma de decisiones en dominios de alto riesgo, demostrado a través de una aplicación exitosa en la clasificación y minería de reglas de innovación de patentes de visión computacional.

Qiangfu ZHAO, Xiao Huang2026-09-07
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MAFL-PdM: A Multi-Agent Federated Learning Framework for Personalised Predictive Maintenance Across Heterogeneous Industrial IoT Sites

Este artículo presenta MAFL-PdM, un marco de aprendizaje federado multiagente que aprovecha la personalización post-federación para superar significativamente tanto al entrenamiento centralizado como a los modelos base de aprendizaje federado en la predicción de la vida útil remanente de los equipos a través de sitios de IoT industrial heterogéneos, preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos.

Rebin Saleh, Engida Ephrem Alamerew, Balázs Villányi2026-09-07
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Recovering a Full AES-128 Key Across Tenant Boundaries via DDR4 Row-Buffer Timing on Cloud FPGAs

Este artículo demuestra que un co-inquilino totalmente sin privilegios en una FPGA de nube compartida puede recuperar una clave maestra AES-128 completa de una víctima mediante la explotación de canales laterales de tiempo del búfer de fila de DDR4, superando la limitación de "un espacio por banco" a través de la ingeniería inversa del mapeo de bancos y la agregación estadística a través de múltiples cifrados.

Vineet Chadalavada, Fareena Saqib2026-09-07
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A Hybrid Deep Ensemble Intrusion Detection System with Adaptive Zero Trust Security for Industrial IoT Infrastructure

Este artículo propone un Sistema de Detección de Intrusiones de Ensamble Profundo Híbrido (HDE-IDS) que integra una DNN mejorada con Transformer con XGBoost y seguridad adaptativa de Confianza Cero para mejorar significativamente la precisión de detección de malware, la estabilidad y la resiliencia en tiempo real para la infraestructura de IoT Industrial.

Manish Kumar Srivastava, Kavalla Prasanna, Ujjaval Patel, Ravirajsinh Vaghela2026-09-07