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💻 ciencias de la computación

RL-Trust RPL: A Reinforcement Learning-Based Adaptive Trust Framework for Sinkhole Attack Mitigation in Multicast RPL Networks

Este artículo propone RL-Trust RPL, un marco de confianza adaptativo basado en aprendizaje por refuerzo que mitiga los ataques de sumidero (sinkhole) en redes RPL de multicast mediante el monitoreo de comportamientos de los nodos, como la entrega de paquetes y el consumo de energía, para detectar e aislar nodos maliciosos, mejorando así la seguridad del enrutamiento y el rendimiento de la red.

P. Deepavathi, Chockalingam A, Pavitha A, Preethi C, Thangaselvi P, Kalaiselvi S2026-07-14
💻 ciencias de la computación

A Hybrid GA-DL Framework for Energy-Efficient Clustering and Lifespan Extension in RWSNs

Este artículo propone un marco híbrido de Algoritmo Genético y Aprendizaje Profundo que integra un modelo ResNet ligero con un esquema de optimización personalizado impulsado por GA para permitir una selección de cabezales de clúster rápida y con eficiencia energética en Redes de Sensores Inalámbricos Recargables, retrasando así significativamente la Muerte del Primer Nodo y logrando un rendimiento casi en tiempo real sin la sobrecarga iterativa de los métodos heurísticos tradicionales.

Yen-Wu Ti, Rei-Heng Cheng, Songlin Wei, Wenfeng Huang, Chih-Min Yu2026-07-14
💻 ciencias de la computación

Predicting Traffic Accidents and Fatalities with Transformer-Based Models and Big Data for Enhanced Policy and Safety Insights

Este estudio propone un marco escalable impulsado por grandes datos que utiliza un Transformador Paralelo Espacio-Temporal (STPT) y técnicas de agrupamiento para predecir con precisión los accidentes de tráfico y las fatalidades en Bangkok, permitiendo así intervenciones de políticas basadas en evidencia para mejorar la seguridad vial urbana.

Sudarat Sukjaroen, Xiaodan Dong, ST Boris Choy, Weidong Huang, Adel Fadhl Noor Ahmed2026-07-14
💻 ciencias de la computación

PHUE: Progressive hardness-aware undersampling ensemble for imbalanced data classification

Este artículo propone PHUE, un método de ensamble de submuestreo progresivo consciente de la dificultad que selecciona dinámicamente muestras críticas de la clase mayoritaria cerca del límite de decisión y emplea una integración ponderada de métricas múltiples para superar significativamente a los algoritmos existentes en la clasificación de datos desbalanceados.

Qiangkui Leng, Kexin Zhang, XinLian Pan, ChangZhong Wang2026-07-14
💻 ciencias de la computación

Rigid Object Pose Estimation via High-order Feature Recalibration and Distribution-aware Geometric Reasoning

Este artículo propone el marco de trabajo de Razonamiento Geométrico Progresivo Guiado por Momentos (MPGR), el cual aborda la estimación robusta de la pose 6D bajo oclusión severa mediante la reformulación de la tarea como un problema de inferencia consciente de la distribución que utiliza el modelado estadístico de alto orden para reparar estructuras geométricas fragmentadas y mejorar la consistencia de las características.

Wei Liu, Bingbing Zhang, Changhong Jiang, Yanbo Wang, Huifen Tong2026-07-14
💻 ciencias de la computación

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Este artículo propone un marco basado en redes neuronales de grafos que modela los deportes de equipo como grafos heterogéneos dinámicos para predecir la eficiencia ofensiva y las formaciones defensivas, optimizando al mismo tiempo las estrategias tácticas mediante el aprendizaje por refuerzo de grafos y el razonamiento contrafáctico, demostrando un rendimiento superior sobre las líneas de base existentes en conjuntos de datos de la UEFA Champions League y la NBA.

Honghong Song2026-07-14
💻 ciencias de la computación

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Este artículo evalúa los modelos YOLOv11 y EfficientNetV2M en el conjunto de datos desequilibrado HAM10000 para la clasificación de tumores cutáneos, demostrando que YOLOv11 logra una sensibilidad superior (86,5 %) para el cribado de alta sensibilidad, mientras que EfficientNetV2M combinado con un clasificador SVM ofrece una especificidad más alta (96,8 %) para un triaje preciso.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 ciencias de la computación

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Este artículo propone un marco híbrido cuántico-clásico integral que comprende cinco modelos especializados (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD y QMRL-XAI) que colectivamente mejoran la precisión de la detección de fraude financiero, la adaptabilidad a ecosistemas dinámicos y la explicabilidad regulatoria mediante técnicas avanzadas de entrelazamiento de características cuánticas, construcción de grafos y meta-aprendizaje por refuerzo.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14
💻 ciencias de la computación

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Esta encuesta sintetiza la investigación emergente sobre la remediación autónoma de vulnerabilidades en diversos entornos informáticos, organizando la literatura en seis corrientes clave y un modelo de tarea de bucle cerrado formal para resaltar temas críticos, mecanismos de seguridad operativa y brechas de investigación significativas en el despliegue de IA agéntica y aprendizaje por refuerzo para la reparación segura de sistemas.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14