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💻 ciencias de la computación

When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo de doble tarea basado en LSTM que predice simultáneamente el momento de recompra del cliente y la selección del próximo producto, demostrando un rendimiento superior sobre los modelos existentes en datos de comercio electrónico a gran escala y ofreciendo un sistema de agente de IA práctico para la optimización automatizada del marketing.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29
💻 ciencias de la computación

Proximity-Preserving Neural Subdivision

Este artículo presenta la Subdivisión Neuronal de Preservación de Proximidad (PNS), una regla de refinamiento entrenable que aumenta la subdivisión de Loop con una corrección acotada y controlada por curvatura para capturar adaptativamente características geométricas locales mientras mantiene estrictamente propiedades estructurales esenciales como la equivariancia ante movimientos rígidos, la reproducción planar y la estabilidad espectral.

Hassan Ugail2026-07-29
💻 ciencias de la computación

Mapping Cybersecurity Standards to Higher-Education Maturity Domains: A Reproducible Cross-Framework Content Analysis

Este estudio emplea un análisis de contenido reproducible de un cruce de datos de 50 registros para mapear diez dominios de madurez de la ciberseguridad en la educación superior frente a diez marcos de referencia autoritativos, revelando que si bien el NIST CSF 2.0 proporciona una cobertura integral, es necesario un enfoque estratificado que integre estándares generales de riesgo, operativos, sectoriales y de IA para una gobernanza institucional eficaz.

Prof. Mohit Tiwari2026-07-29
💻 ciencias de la computación

ChainTrust-LLM: Secure and Auditable Hallucination Mitigation in Medical LLMs Using Blockchain and Expert Feedback

Este artículo presenta ChainTrust-LLM, un nuevo marco que integra la retroalimentación de expertos con un libro de contabilidad de cadena de bloques basado en DAG para detectar y mitigar las alucinaciones en modelos de lenguaje médicos, logrando una reducción del 64.8% en las tasas de error mientras garantiza interacciones seguras y auditables con una latencia mínima.

Muhammad Ismail Mohamand2026-07-29
💻 ciencias de la computación

Hybrid Siamese Deep Learning Framework for Duplicate Question Detection using Contextual and Lexical Feature Fusion

Este artículo propone un marco híbrido de aprendizaje profundo siameso que fusiona incrustaciones contextuales de BERT, características léxicas de CNN-BiLSTM basadas en GloVe y métricas lingüísticas artesanales para detectar eficazmente preguntas duplicadas en plataformas de Respuesta a Preguntas Comunitarias, alcanzando una precisión del 85.03% en el conjunto de datos Quora Question Pairs.

Meherzadi Muntaha, Muhammad Junaid Asif, Naveed Hussain, Rana Fayyaz Ahmad2026-07-29
💻 ciencias de la computación

An Emergency Decision Support Framework for Flight-Deck Accidents: Integrating Dynamic Adjudication, Multi-Agent Cooperation, and Hierarchical Path Planning

Este artículo propone el Marco de Soporte de Decisiones de Emergencia Inteligente para la Seguridad en Cubiertas de Vuelo (IEDFS, por sus siglas en inglés), un sistema de bucle cerrado que integra el razonamiento dinámico, la toma de decisiones cooperativa multiagente y la planificación de rutas jerárquica para mejorar significativamente la contención de incendios, la supervivencia de las víctimas y la recuperación operativa en emergencias en cubiertas de vuelo navales en comparación con los enfoques estáticos convencionales.

Jianwei Huang, Yue Hou2026-07-29
💻 ciencias de la computación

Metadata-based Methods to Generate Synthetic Health Data: A Scoping Review

Esta revisión de alcance identifica los métodos existentes basados en metadatos para la generación de datos sintéticos de salud y destaca las brechas críticas en su evaluación estandarizada, orientación ética y aplicabilidad específica al desarrollo de código en contextos de análisis federado.

Christina Read, Oisín Ryan, Cynthia Poelen, Vjola Hoxhaj, Albert Cid Royo, Erik-Jan van Kesteren, Miriam Sturkenboom, Co (…)2026-07-29
💻 ciencias de la computación

Drift-Aware Incremental Clustering for Cryptocurrency Rug-Pull Detection: An Empirical Comparison Against Periodic-Retrain Baselines on Real Ethereum Data

Este artículo evalúa empíricamente un enfoque de agrupamiento incremental sensible al deriva adaptado de la detección de malware para identificar rug pulls de criptomonedas en Ethereum, encontrando que, si bien ofrece una tasa de falsos positivos más baja en algunas instancias, un modelo base supervisado reentrenado periódicamente logra finalmente un rendimiento general más alto y estable.

Jean Chrysostome NDAYISABYE2026-07-29