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💻 ciencias de la computación

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

Este artículo propone QBK-ProtoNet, un marco de detección de deepfakes interpretable que aprovecha prototipos de covarianza biocinemática calibrados por calidad para identificar de manera robusta videos manipulados a través de condiciones degradadas y dominios no vistos mediante la medición de inconsistencias fisiológicas y temporales frente a la evidencia aprendida de autenticidad y manipulación.

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 ciencias de la computación

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Este artículo introduce EVE, una unidad neuronal distributiva que trata los estados ocultos como latentes variacionales locales, y demuestra mediante un protocolo de congelación de la posterior que una lectura de tipo rama-centroide sin oráculo puede decodificar eficazmente este estado latente para mejorar la precisión y la cobertura del pronóstico multimodal sin necesidad de reentrenamiento.

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

Este estudio propone un modelo híbrido de Random Forest–ANN entrenado en 450 proyectos de construcción peruanos que logra una precisión del 91,20% en la valoración dinámica de costos, reduciendo significativamente los errores de predicción y el sesgo geográfico, al tiempo que ofrece una vía viable para su integración en los marcos de gestión de infraestructura pública del Perú.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

Este artículo revisa la evolución de las arquitecturas U-Net para la segmentación de imágenes médicas, destacando sus cinco variantes principales, su integración con técnicas avanzadas como las GAN y el aumento de datos, y las optimizaciones para la eficiencia y la transparencia que colectivamente mejoran la precisión y la aplicabilidad clínica en el diagnóstico de enfermedades y la planificación del tratamiento.

Pankaj Chandankhede2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

Este artículo demuestra que la explotación del verificador en el refinamiento iterativo guiado por NLI es una vulnerabilidad arquitectónica inherente a los bucles de retroalimentación de métrica única, mostrando cómo un proceso libre de entrenamiento y de gradiente cero puede degradar sistemáticamente la fidelidad mientras infla las puntuaciones de NLI mediante la truncación de contenido, y propone un protocolo de detección universal y libre de anotación para identificar tales riesgos estructurales.

Arnav Gupta2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

Este artículo propone Dyna-FractureNet, un nuevo marco que aprovecha el Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente Cooperativo para seleccionar dinámicamente conjuntos de modelos óptimos y coordinar mecanismos de atención multinivel, mejorando así significativamente la precisión, la robustez y la eficiencia de la detección de fracturas en diversas regiones anatómicas en imágenes de rayos X.

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Photovoltaic Panel Failure Detection Using Class-Conditioned Generative Adversarial Networks

Este artículo propone un marco de Red Generativa Antagónica con Clasificador Auxiliar (AC-GAN) que sintetiza imágenes térmicas de alta fidelidad de defectos fotovoltaicos poco comunes para abordar el desequilibrio de clases, mejorando así significativamente la calibración probabilística y la fiabilidad del diagnóstico de fallos impulsado por IA en las operaciones solares.

Md Moshfiqure Rahman, Paroma Chatterjee, Varsha Sen, Kamrul Hasan, Prashnna Gyawali, Anurag K. Srivastava2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Real-Time Cognitive State Decoding from EEG Using a Hybrid Quantum--Classical Neural Framework

Este artículo presenta QNeuroGen, un marco neuronal híbrido cuántico-clásico que logra la decodificación del estado cognitivo en tiempo real a partir de señales EEG ruidosas con una precisión del 89,2 % y una latencia de 48 ms mediante la integración de un preprocesamiento estructurado con la codificación de características cuánticas variacionales.

Srinivasa Gowda, P. Vanajakshi, Nischala GS2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Enhancing Breast Cancer Prediction from Histopathological Images using Hybrid CNN-LSTM Architecture

Este estudio propone una arquitectura híbrida ResNet101-LSTM optimizada con Adam que logra una alta precisión y especificidad en la clasificación de cáncer de mama a partir de imágenes histopatológicas de BreaKHis a un aumento de 40x, superando a otros modelos de aprendizaje profundo tanto en escenarios binarios como multiclase.

Rajyalakshmi Bandi, PULLARAO CHENNAMSETTY2026-06-30
💻 ciencias de la computación

Quantum Neural Networks for Wind Energy Forecasting: A Comparative Study of Performance and Scalability with Classical Models

Este estudio demuestra la viabilidad de las Redes Neuronales Cuánticas para el pronóstico de la energía eólica al evaluar sistemáticamente 12 configuraciones frente a modelos clásicos, revelando que diseños específicos de QNN pueden lograr un rendimiento competitivo (hasta R² = 0,94) a pesar de las compensaciones computacionales inherentes a las simulaciones de la era NISQ.

Batuhan Hangun, Onder Eyecioglu, Mehar Ali, Oguz Altun, Korhan Kayisli2026-06-30