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💻 computer science

Hidden Universal Collapse Behind Apparent Robustness: Dual-Metric Cross-Site Audit of a Laparoscopic Surgical AI Detector

Este estudio demuestra que las evaluaciones de métrica única pueden enmascarar el colapso universal de los modelos de IA quirúrgica entre los sitios al resaltar una robustez aparente en clases específicas, mientras que las auditorías de métrica dual revelan fallos generalizados y que la sustitución del backbone, en las configuraciones que probamos, no logró cerrar la brecha tanto en detectores personalizados como en modelos fundacionales preentrenados.

hui zhu, congbin zhu, Sio Lam UN, QI CHENG, ZHANDONG MENG, qiliang WANG, cong hu, huiying Zhu2026-07-16
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Automated Arrhythmia Detection from ECG Signals: AComparative Study of Bidirectional Long Short-Term MemoryNetworks and Residual Convolutional Neural Networks

Este estudio evalúa el rendimiento de las redes de Memoria a Largo Corto Plazo Bidireccionales con atención frente a las Redes Neuronales Convolucionales Residuales para la detección automatizada de arritmias de ECG, encontrando que la arquitectura ResNet logra un desempeño superior (98.0% de precisión) al extraer mejor las características morfológicas complejas de un conjunto de datos de más de 109,000 latidos.

Jajang Jaya Purnama, Sri Rahayu, Risnandar Risnandar2026-07-16
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guardrail-rs A Fail-Open Reverse Proxy for Prompt-Injection Defense and PII Redaction in LLM Applications

Este artículo presenta guardrail-rs, un proxy inverso de código abierto basado en Rust diseñado para proteger aplicaciones de LLM mediante la detección composible de inyecciones de prompts y la redacción de PII con una arquitectura de apertura segura (fail-open), mientras reporta de manera transparente sus características de rendimiento y desafíos de ingeniería del mundo real.

Min Htet Myet2026-07-16
💻 computer science

A Deterministic Spatial Representation Packet for Sports Trajectories Under Explicit Coordinate, Threshold, and Tolerance Assumptions

Este artículo presenta un flujo de trabajo determinista para convertir muestras finitas y ruidosas de trayectorias deportivas en artefactos simbólicos auditables mediante la imposición explícita de supuestos de coordenadas, umbrales y tolerancias, limitando estrictamente su alcance a la representación y la trazabilidad en lugar de la reconstrucción física o la inferencia semántica.

WU YANG CHEN XI2026-07-16
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The Use of Artificial Intelligence in Article Searching and Scientific Writing: Evidence, Impact, and Future Directions

Esta revisión sintetiza la evidencia que muestra que, si bien las herramientas de IA mejoran significativamente la eficiencia y la claridad en la búsqueda bibliográfica y la escritura científica, su adopción responsable requiere enfoques híbridos entre humanos e IA para abordar las limitaciones persistentes en cuanto a fiabilidad, sesgo e integridad académica.

Rafael Baptista, Guilherme Donadel2026-07-16
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Beyond Accuracy: A Comprehensive Evaluation of ResNet50 and Vision Transformer for Trustworthy Pneumonia Detection from Chest X-Ray Images

Este estudio presenta una evaluación exhaustiva de ResNet50 y Vision Transformer (ViT-B16) para la detección de neumonía en radiografías de tórax, revelando que mientras ResNet50 ofrece una precisión, calibración y eficiencia superiores, ViT-B16 demuestra una mayor robustez frente a las degradaciones de imagen, destacando así la necesidad de una evaluación multidimensional para sistemas de diagnóstico confiables.

VISHAL MANTA2026-07-16
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Stacking Ensemble Models for Predicting Digital Payment Adoption: A Comprehensive Machine Learning Analysis of Global Findex 2025 Data

Este estudio aprovecha un ensamble de apilamiento (stacking) de modelos LightGBM y XGBoost con un meta-aprendiz de ExtraTrees sobre el conjunto de datos Global Findex 2025 para predecir la adopción de pagos digitales con una precisión del 93,04%, revelando que la educación, el acceso a internet y los ingresos son los impulsores más críticos de la inclusión financiera.

Sedat Golgiyaz, Kevser Güneşli2026-07-16
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Artificial Intelligence in Digital Banking: A Systematic Literature Review and a Novel Cross-Domain Resilience Framework for Customer Experience, Fraud Detection, and Risk Management

Esta revisión sistemática de la literatura sintetiza la investigación fragmentada sobre la IA en la banca digital para proponer el novedoso marco AIDBRM 2.0, el cual integra la experiencia del cliente, la detección de fraude y la gestión de riesgos a través de mecanismos transversales como una Puntuación de Confianza Continua Unificada, un Sandbox de Gobernanza de IA Generativa y el Aprendizaje Federado entre Instituciones para abordar las brechas existentes en explicabilidad y alineación arquitectónica.

Durga Prasad Dāsepalli2026-07-16
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Improving Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Literature Review of Retrieval-Enhancement Techniques

Este artículo presenta una revisión sistemática de la literatura de 173 estudios sobre técnicas de mejora de la recuperación para la Generación Aumentada por Recuperación, categorizándolos por contribución técnica y etapa del proceso para identificar brechas clave en la evaluación y la eficiencia, al tiempo que propone una agenda de investigación estructurada para futuros avances.

Abdullah Karasan2026-07-16
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A Novel AJAD-BoostNet Framework for Histopathological Lung and Cervical Cancer Classification Using Deep Feature Learning, K-Means Clustering, and XGBoost

Este artículo propone AJAD-BoostNet, un nuevo marco híbrido que combina la extracción de características profundas basada en ResNet50, la reducción de dimensionalidad mediante PCA, la agrupación K-Means y el potenciador XGBoost para lograr una clasificación histopatológica eficiente y robusta de cánceres de pulmón y cuello uterino, demostrando un rendimiento superior sobre las CNN tradicionales en entornos con recursos limitados.

AVIJIT KUMAR CHAUDHURI, Pramoda Patro2026-07-16