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💻 computer science

Voice Tone-Based Emotion Detection Using Deep Learning: A Hybrid Transformer–CNN–BiLSTM Framework with Multi-Feature Fusion

Este artículo presenta un marco de aprendizaje profundo híbrido que integra capas de CNN, Transformer y BiLSTM con fusión de características múltiples para lograr un rendimiento de vanguardia en el reconocimiento de emociones en el habla a través de cinco conjuntos de datos de referencia, demostrando una generalización robusta y mejoras significativas de precisión sobre las líneas base existentes.

ANUSHREE RAJ, PALLAVI M O, Aishwarya D Shetty, Athokpam Bikramjit Singh, K. Annapoorneshwari Shetty2026-07-14
💻 computer science

The StackPip Framework for Hybrid Ensemble Learning in Stellar Classification

Este estudio propone el Marco de Trabajo StackPip, un enfoque de aprendizaje de conjunto híbrido que utiliza un Clasificador de Apilamiento (Stacking Classifier) en el conjunto de datos SDSS DR-17, el cual logró una precisión del 98% en la clasificación de objetos celestes en galaxias, estrellas y cuásares, superando a varios modelos de aprendizaje automático individuales.

Smaranika Mohapatra, Kusumlata Jain, Harish Kumar Pamnani, Ananya Wadhwa, Kanika Mittal2026-07-14
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BayesMem-CD: Bayesian Temporal Memory Networkfor Uncertainty-Aware Dynamic Community Detection

El artículo propone BayesMem-CD, un marco basado en memoria bayesiana que integra la inferencia probabilística con la regularización temporal para lograr una detección de comunidades dinámica consciente de la incertidumbre, equilibrando eficazmente la estabilidad frente al ruido con la sensibilidad ante cambios estructurales genuinos.

Daozheng Qu, Yanfei Ma, Liang Zhang, Yibo Wang2026-07-14
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AraCoT-Agent: Arabic Chain-of-Thought Distillation for Agentic Reasoning

El artículo presenta AraCoT-Agent, un marco que destila capacidades de razonamiento estructurado en modelos árabes utilizando un conjunto de datos filtrado y de alta calidad (AraCoT) y un objetivo de entrenamiento ponderado por recompensa, logrando una mejora relativa del 55,7% en el nuevo AraAgent-Bench y reduciendo significativamente la brecha de razonamiento entre los LLM en árabe e inglés.

Mohamed Ali Farag2026-07-14
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Continuous Degradation Representation Learning for Remaining Useful Life Prediction

El artículo propone CoDeR, un marco de aprendizaje de representación de degradación continua que integra un Codificador Transformer Acoplado de Doble Eje y un módulo de Aprendizaje Contrastivo Sensible al Tiempo para superar las limitaciones de las representaciones fragmentadas en los modelos de aprendizaje profundo existentes, logrando así predicciones más precisas de la Vida Útil Remanente para motores aeroespaciales.

Wei Li, Ruitao Ning, Shilin He, Bo Li, Zhidong Zhang2026-07-14
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Rethinking Time Series with Kolmogorov-Arnold Networks: A Systematic Review

Esta revisión sistemática evalúa la idoneidad de las Redes de Kolmogorov-Arnold (KANs) para el análisis de series temporales, concluyendo que, si bien sobresalen en la previsión interpretable de corto plazo con patrones suaves en diversos dominios, su aplicación actual está limitada por la evidencia heterogénea, los desafíos para manejar dependencias de largo alcance y cambios de régimen, y la necesidad de bancos de pruebas estandarizados y una validación rigurosa de la interpretabilidad.

Antoni Mól, Dariusz Jemielniak, Leon Ciechanowski2026-07-14
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CRC-LS-MOCBO: Safe multi-objective causal Bayesian optimization under uncertain causal structures

Este artículo presenta CRC-LS-MOCBO, un marco de optimización bayesiana causal multiobjetivo secuencial que garantiza intervenciones seguras bajo estructuras causales inciertas mediante la integración de la incertidumbre del grafo candidato, prioridades ponderadas por estabilidad y calibración de riesgo conforme para minimizar las violaciones de restricciones mientras se maximizan las ganancias del objetivo.

Wu JunJie2026-07-14
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Low-Cost Real-Time Earthquake Detection and Early Warning System Using IoT, Embedded Machine Learning

Este artículo presenta un sistema de alerta temprana de terremotos de bajo costo y en tiempo real que utiliza hardware de IoT (ESP32, GPS, GSM) y modelos de aprendizaje automático embebidos entrenados con datos sísmicos históricos para detectar patrones y alertar instantáneamente a los usuarios vía SMS, incluso en áreas con conectividad limitada.

Dinesh Katole, Salim A. Chavan2026-07-14
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HybridPII: A Tunable High-Recall Ensemble for Automated PII Detection and Privacy Risk Assessment in Compliance-Critical Applications

Este artículo presenta HybridPII, un modelo de ensamble híbrido ajustable que combina expresiones regulares ponderadas y NER de modelos múltiples para lograr una recuperación superior en la detección automatizada de PII, abordando específicamente la necesidad crítica de minimizar los falsos negativos en aplicaciones de privacidad críticas para el cumplimiento.

Soni Sweta, Arunabh Kshitij Kshitij2026-07-14