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💻 ciencias de la computación

Proactive Defence in IoT Networks: A Scoping Review of Security Frameworks and Key Security Elements in Digital Health Systems

Esta revisión de alcance analiza los marcos de seguridad de IoT existentes para sistemas de salud digital, revelando que, si bien las soluciones actuales a menudo abordan áreas discretas, carecen de una integración integral, e identifica elementos clave como las evaluaciones de vulnerabilidad, el modelado de amenazas y la IA como esenciales para desarrollar mecanismos de defensa robustos y proactivos.

Gihan Gunasekara, Patricia A.H. Williams, Ginger Mudd2026-07-08
💻 ciencias de la computación

TrOCR for Medieval HTR: A Systematic Ablation Study with Cross-Dataset Validation

Este artículo presenta un estudio de ablación sistemático sobre la adaptación de TrOCR para el reconocimiento de textos manuscritos medievales, demostrando que estrategias específicas de congelación de capas y la eliminación de la normalización de contraste pueden lograr una precisión competitiva en conjuntos de datos históricos pequeños, proporcionando al mismo tiempo validación entre conjuntos de datos e información sobre interpretabilidad.

Sachin Sharma, Federico Simonetta, Michele Flammini2026-07-08
💻 ciencias de la computación

TOPIC: Deep Learning Approach for Network Intrusion Detection and Multi-Class Attack Classification Using UNSW-NB15 Dataset

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo utilizando el conjunto de datos UNSW-NB15 para la detección de intrusiones en la red y la clasificación de ataques multiclase, demostrando que una arquitectura RNN-LSTM supera a los modelos ANN y CNN al lograr una precisión del 97.42% mediante técnicas optimizadas de preprocesamiento de datos y equilibrio de clases.

Akpasam Ekanem, Philip Asuquo, Simeon Ozoumba, Bliss Stephen, Enyinihi Johnson2026-07-08
💻 ciencias de la computación

Leveraging Machine Learning Models to Predict Probability of Technical and Regulatory Success

Este artículo demuestra que los modelos de aprendizaje automático interpretables entrenados con características de protocolos públicos de ClinicalTrials.gov pueden predecir con precisión la probabilidad de éxito técnico y regulatorio para ensayos de moléculas pequeñas, superando los estándares de referencia y ofreciendo una herramienta reproducible para la valoración ajustada al riesgo.

Mason Kim, Michael Doane, James Melican, Kevin Wang, Haewon Jung, Cedric Liu2026-07-08
💻 ciencias de la computación

SupCon-Mamba: A Supervised Contrastive Learning Method for Few-Shot Hyperspectral Target Detection

El artículo propone SupCon-Mamba, un marco de detección de objetivos hiperespectrales de pocos disparos que integra un mecanismo de codificación de contexto local, un módulo Mamba piramidal para un modelado espectral multiescala eficiente y aprendizaje contrastivo supervisado para eliminar falsos negativos y lograr un rendimiento de detección superior con un mínimo de muestras etiquetadas.

Xingxin Song, Bing Zhou, Jiale Zhao, Lei Deng, Jiaju Ying2026-07-08
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LGAgent: A Structured and Rule-Guided Multi-Agent Framework for Interpretable Legal Reasoning

LGAgent es un marco de trabajo multiagente estructurado y guiado por reglas que aprovecha las interacciones colaborativas entre LLM de diversas escalas para imitar flujos de trabajo legales profesionales, entregando así un razonamiento adjudicativo interpretable, verificable y superior en comparación con los enfoques estándar de un solo modelo.

Xin Feng, Feng Shu, Manjia Feng, Yi Feng, Haoming Liu2026-07-08
💻 ciencias de la computación

Online Structure Learning and Planning for Autonomous Robot Navigation using Active Inference

Este artículo presenta AIMAPP, un marco de trabajo compatible con ROS y de autoaprendizaje supervisado que unifica el mapeo, la localización y la planificación en línea para robots autónomos en entornos desconocidos mediante el aprovechamiento de la Inferencia Activa para construir dinámicamente mapas topológicos dispersos y equilibrar la exploración con la navegación dirigida a objetivos sin depender de mapas predefinidos o de preentrenamiento.

Daria de Tinguy, Tim Verbelen, Emilio Gamba, Bart Dhoedt2026-07-08
💻 ciencias de la computación

Bitcoin Forecasting Engine: Optimizing Neural Networks with Spectral Analysis and Multi Swarm Algorithms

Este artículo propone un motor de pronóstico híbrido de Bitcoin que integra la descomposición de señales de doble capa guiada por la Entropía de Permutación (CEEMDAN-VMD) con una Red Neuronal Profunda optimizada mediante Optimización de Multi-Enjambre, demostrando un desempeño estadísticamente significativo y superior en precisión y predicción direccional en comparación con los modelos base y las alternativas de enjambre único.

Ozan Nadirgil2026-07-08
💻 ciencias de la computación

Contribution-Aware Federated Edge Learning for Robust Resource Allocation in Massive IoT Networks

Este artículo propone un algoritmo de aprendizaje federado en el borde consciente de la contribución (CA-FE-MADDPG) que integra el modelado de interferencia espacial, mecanismos de penalización de grano fino e inicialización guiada por heurística para abordar la interferencia de espectro, la asignación injusta de créditos y la no estacionariedad ambiental en redes masivas de IoT, mejorando así significativamente el rendimiento del sistema, las tasas de acceso y la calidad del servicio.

Hui Dun, Aowei Liu, Eryang Huan, Zhiyong Niu2026-07-08
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ADEST-U-Net: A Dual-Encoder Architecture for Cross-Organ and Cross-Modality Transfer Learning in Data-Scarce Medical Image Segmentation

Este artículo propone ADEST-U-Net, una arquitectura de doble codificador que aprovecha el aprendizaje por transferencia entre órganos y modalidades desde modelos de tumores cerebrales por RM para mejorar significativamente la precisión de la segmentación de tumores hepáticos y reducir los falsos positivos en tomografías computarizadas bajo condiciones de escasez de datos.

Riham Jeeballah, Hamza ZIDOUM, Adhari Al zaabi, Abdelhamid Abdessalem2026-07-08