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💻 ciencias de la computación

Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

Este artículo propone el marco de trabajo de Diagnóstico Cognitivo Consciente de Grupos (GACD, por sus siglas en inglés), el cual aborda la escasez de datos en los datos de respuesta de los estudiantes mediante la agrupación de estudiantes con patrones similares, la descomposición de las interacciones en subgrafos de aciertos y errores para un aprendizaje independiente, y el empleo de la alineación autosupervisada para mejorar la precisión de la evaluación del estado cognitivo.

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
💻 ciencias de la computación

HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

Este artículo propone HERO-SNN, un marco de red neuronal de impulsos homeostático y optimizado por recompensa que integra la retroalimentación específica de la tarea con el aprendizaje local basado en impulsos para mejorar la precisión de la clasificación y la interpretabilidad de los datos de EEG espaciotemporales, superando tanto al STDP estándar como a los modelos de aprendizaje profundo de vanguardia en un estudio de protocolo de tacto basado en Havening.

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
💻 ciencias de la computación

AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

Este artículo propone un marco de trabajo de CNN impulsado por AutoML interpretable que clasifica la susceptibilidad hipnótica a partir de datos de EEG multicanal segmentados, logrando una precisión perfecta en su mejor pliegue e identificando las bandas de frecuencia alfa y gamma como las características más críticas mediante técnicas de XAI.

Ali Walid Daher2026-06-26
💻 ciencias de la computación

FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

Este artículo propone FDCNet, un novedoso marco de fusión de imágenes infrarrojas y visibles con robustez adversarial que integra un Módulo de Defensa Sensible a la Frecuencia y una Pérdida Adversarial Dinámica Espacio-Frecuencial para suprimir perturbaciones, mientras emplea un Módulo de Curva de Tono Dinámica Guiado por Extremos para equilibrar la efectividad de la defensa con la restauración de la calidad visual.

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26
💻 ciencias de la computación

DeepNeutroBiLSTM: A Hybrid Neutrosophic and CNN-BiLSTM Framework with Sobel-Based Indeterminacy for Arabic Handwritten Character Recognition

Este artículo propone DeepNeutroBiLSTM, un novedoso marco híbrido que integra el modelado de incertidumbre neutrosófica con la indeterminación basada en Sobel, CNNs y BiLSTMs para lograr una precisión y robustez de vanguardia en el reconocimiento de caracteres manuscritos árabes en los conjuntos de datos AHCD e HIJJA.

Othmane Farhaoui, Mohamed Rida Fethi, Imad Zeroual, Ahmad El Allaoui2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Who Leads Machine Learning Research? A Bibliometric Portrait of 1,000 Top-Cited Researchers on Google Scholar

Este artículo presenta Scholar-ML-1000, un conjunto de datos de acceso público de 996 investigadores de aprendizaje automático altamente citados recopilados en junio de 2026, el cual revela que las grandes empresas tecnológicas como Google y DeepMind albergan ahora más académicos líderes en aprendizaje automático que las mejores universidades combinadas, al tiempo que destaca la significativa diversidad global y el alcance interdisciplinario del campo.

Kunal Dhanda2026-06-26
💻 ciencias de la computación

PRISM-VFL: A Differentially Private Vertical Federated Framework for Heterogeneous Multi-Task Clinical Prediction

PRISM-VFL es un marco de aprendizaje federado vertical con privacidad diferencial que integra codificadores LSTM con un módulo de Mezcla de Expertos de Puerta Múltiple para permitir el entrenamiento concurrente de tareas de predicción clínica heterogéneas, demostrando que, si bien la predicción de mortalidad intrahospitalaria sigue siendo clínicamente viable bajo restricciones de privacidad moderadas, otras tareas como la descompensación y el fenotipado enfrentan desafíos significativos de utilidad a pesar de suprimir eficazmente los ataques de inferencia de etiquetas.

Amelia A. Soare, Roland V. Bumbuc, H. Ibrahim Korkmaz, Vivek M. Sheraton2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Machine Learning Research in India: Institutions, Citation Patterns, and Research Trajectories Among Top-Cited Scholars on Google Scholar

Este artículo presenta el conjunto de datos bibliométricos Scholar-India-ML para analizar los patrones de citación y las trayectorias de investigación de 478 destacados académicos indios en aprendizaje automático, revelando que el Instituto Indio de Ciencias y el Instituto Estadístico de la India superan a los IIT en impacto de citación, mientras que los laboratorios de la industria están emergiendo como contribuyentes significativos al ecosistema de IA de la nación.

Kunal Dhanda2026-06-26
💻 ciencias de la computación

WSN-Derived Node Deployment and Data Transmission Model Using HEED Routing Protocol for Large-Scale IoT Network Applications

Este artículo propone un modelo adaptativo de despliegue de nodos de IoT basados en redes de sensores inalámbricos y de transmisión de datos que integra el protocolo de agrupamiento HEED con los estándares IEEE 802.11x y analítica de aprendizaje profundo para optimizar la eficiencia energética, extender la vida útil de la red y mejorar la Calidad de Servicio en aplicaciones de IoT a gran escala.

Abirama Sundari Purshothaman, C. Sankar Ram2026-06-26