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FL-SNNIDS: Federated Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Intrusion Detection in Agricultural SDN-IoT Networks

Este artículo propone FL-SNNIDS, un marco de Redes Neuronales de Picos Federadas que permite la detección de intrusiones eficiente en energía, de baja latencia y preservadora de la privacidad para redes SDN-IoT agrícolas con recursos limitados mediante la obtención de una alta precisión a través del entrenamiento colaborativo de modelos sin el intercambio de datos brutos.

Selma Amrani, Chirihane Gherbi, Khedidja Medani, Hakim Mabed2026-07-30
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A Bibliometric Review of Emerging Trends and  Strategic Mapping of Defense Mechanisms in Large Language Models from 2024 to 2026

Esta revisión bibliométrica de 137 artículos de alta calidad de 2024 a 2026 mapea el panorama de rápida evolución de los mecanismos de defensa de los modelos de lenguaje de gran tamaño, identificando cambios temáticos clave hacia la detección de vulnerabilidades y la evaluación comparativa, al tiempo que destaca las brechas críticas en la infraestructura de evaluación que plantean riesgos de gobernanza para despliegues de alto riesgo.

Sebastián Vargas-Yáñez, Sergio Tobón2026-07-30
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Multi-View Camera Perception System for Variant-Aware Automated Vehicle Inspection and Defect Detection

Este artículo presenta la Inspección Automatizada de Vehículos (AVI), un sistema de aprendizaje profundo multivista que integra imágenes sincronizadas de 360 grados con modelos de detección especializados y un motor basado en reglas para lograr una verificación de vehículos y detección de defectos de alta precisión y consciente de las variantes a un rendimiento de 3.3 vehículos por minuto.

Yash Kulkarni, Raman Jha, Renu Kachhoria2026-07-30
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Computational Personality Assessment: A Data- Driven Machine Learning Approach Using Engineered Behavioral Features

Este artículo presenta un flujo de trabajo de aprendizaje automático basado en datos que mejora significativamente la precisión de la clasificación entre introvertidos y extrovertidos al 91,90% mediante la ingeniería de tres características conductuales compuestas y la evaluación de 13 algoritmos, demostrando que K-Nearest Neighbors ofrece el mejor desempeño dentro de un marco estadísticamente robusto.

MEERA SOLGAMA, ZEELKUMAR BHAVSAR2026-07-30
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Automatic Discovery of Intra-Class Sub-Structure for Supervised Tabular Classification: Offline Clustering vs. Joint Sub-Center Training

Este riguroso estudio empírico demuestra que, si bien el agrupamiento convencional fuera de línea de las características penúltimas para descubrir la subestructura intraclasificación es poco fiable y a menudo degrada el rendimiento de la clasificación tabular, un enfoque de entrenamiento de subcentros conjunto de extremo a extremo mitiga eficazmente estos riesgos, aunque los autores concluyen que actualmente no existe una heurística robusta para predecir cuándo es beneficioso el descubrimiento de dicha subestructura.

Seyed Ali Zaribaf, Mohammad Roustaei2026-07-30
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An automated pipeline for biomedical research hotspot mining integrating contextual embeddings and temporal citation ranking: a case study in cataract research

Este artículo presenta un flujo de trabajo totalmente automatizado que integra incrustaciones contextuales de BioBERT, agrupamiento híbrido y clasificación temporal de citas para mapear eficazmente los paisajes de la investigación biomédica e identificar puntos críticos en evolución, tal como se demuestra a través de un estudio de caso exhaustivo sobre la investigación de las cataratas.

Xiaoming Wu, Keqiang Wang, Xiujing Shi, Yuan Ni, Guoxin Wang, Dongle Liu, Jiajun Sun, Zhen Guo2026-07-30
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Global Interaction Modeling with Human Knowledge for Important Traffic Objects Identification

Este artículo propone un nuevo marco para identificar objetos de tráfico importantes que aprovecha el modelado de interacción global en Vista de Pájaro (Bird's-Eye View) y un enfoque de Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Movimiento para integrar el conocimiento humano, superando así las limitaciones de los métodos visuales 2D existentes en el razonamiento espacio-temporal y la comprensión dinámica.

Yiming Huang, Faliang Chang, Chunsheng Liu, Penghui Hao, Jun Zhou2026-07-30
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CATD-LPT-CFPM- Cluster Aware Top-Down Linear Prefix Tree for Closed Frequent Pattern Mining

El artículo propone el marco CATD-LPT-CFPM, el cual mejora la minería de patrones frecuentes cerrados mediante la agrupación de transacciones para reducir el espacio de búsqueda y el empleo de una estrategia de poda multinivel con un mecanismo de Poda de Cerradura Top-Down para minimizar el procesamiento redundante y el uso de memoria, a pesar de incurrir en cierta sobrecarga por la agrupación y la construcción del árbol.

M Sinthuja, P Saranya, M. Diviya2026-07-30
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Canonical Alignment and Weighted Neural Network for Autonomous Part Defect Identification in 3D Point Clouds

Este artículo propone un marco basado en PointNet mejorado para la identificación autónoma de defectos en nubes de puntos 3D que utiliza la alineación canónica determinista basada en SVD y la pérdida de entropía cruzada ponderada para superar la variabilidad geométrica y el desequilibrio de clases, logrando una precisión mejorada y una latencia de inferencia reducida para la inspección industrial en tiempo real.

Qingze Zou, ElHussein Shata, Baihui Chen, Yuebin Guo2026-07-30
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Atmospheric Turbulence-Driven Chaotic Cloud Drift Optimization for Feature Selection and Forecasting

Este artículo propone el algoritmo de Optimización de Deriva de Nubes Mejorado por Caos (CI-CDO), una nueva metaheurística mejorada mediante la dinámica de la turbulencia atmosférica y mapas caóticos, la cual demuestra un rendimiento superior en la resolución de problemas de optimización de referencia, la selección de subconjuntos de características óptimos para la clasificación y el pronóstico de datos ambientales del mundo real.

Abdelmonem M. Ibrahim, Doaa A. Fakhry, Ahmed Abdel-Monsef Allam2026-07-30