4157 artículos
Este artículo presenta un robusto marco híbrido de detección de deepfakes que integra ResNet-50, XceptionNet y Vision Transformer para la extracción de características espaciales con Bidirectional LSTM para el modelado temporal, logrando un rendimiento de vanguardia con un 91,07% de precisión en los conjuntos de datos DFD y FF++.
Este artículo presenta HMFuzzer, un marco de fuzzing cooperativo multiagente que mejora el descubrimiento de vulnerabilidades en la API de HarmonyOS mediante el aprovechamiento de la recuperación de código de Android, la interpretación de documentos multimodales, el aprendizaje por refuerzo para la optimización de prompts y el análisis automatizado de fallos para superar la escasez y la baja calidad de la documentación existente del ecosistema.
Este artículo presenta WhispiTree, un sistema de IA conversacional multisensorial basado en la metáfora del "agujero del árbol" y en los principios de la TCC que, a través de un ensayo controlado aleatorizado de nueve semanas, demostró una eficacia significativa en la reducción de la ansiedad y la depresión entre estudiantes universitarios, ofreciendo al mismo tiempo una accesibilidad, privacidad y retroalimentación en tiempo real superiores en comparación con la consejería tradicional.
Este artículo presenta un proceso sistemático para el reconocimiento facial con mascarilla robusto que combina un detector YOLOv8 ajustado con un recorte de la parte superior del rostro guiado por puntos de referencia, demostrando mediante una evaluación exhaustiva que esta optimización multietapa supera significativamente a los enfoques de modelo único, particularmente al utilizar FaceNet con similitud de coseno.
Este artículo propone y evalúa dos enfoques de Programación Lineal Entera (ILP) para orquestar los ciclos de activación y carga de sensores con neutralidad energética para asegurar la cobertura temporal y espacial continua en redes de monitoreo al aire libre, analizando las compensaciones entre la complejidad de implementación, el tiempo de resolución y la optimalidad de la solución.
Este artículo propone el Marco Explicable Dinámico (DEF, por sus siglas en inglés), un proceso de tres etapas que integra Transformers de series temporales, Redes Convolucionales de Grafos y técnicas de explicabilidad post-hoc para lograr una detección de intrusiones de alta precisión, reducir significativamente la fatiga por alertas de los analistas mediante la priorización de incidentes críticos y proporcionar justificaciones transparentes y casi en tiempo real para entornos de Centros de Operaciones de Seguridad.
Este artículo propone SPQ-DETR, un detector basado en transformadores que mejora la detección de micro-UAVs a larga distancia mediante la integración de la preservación de características de alta resolución, consultas guiadas por prioris inicializadas desde tokens del codificador y supervisión geométrica consciente de la forma para mejorar significativamente la precisión y la recuperación en conjuntos de datos desafiantes.
Este artículo presenta \methodfull, un marco de auto-mejora impulsado por simulación que genera, verifica y repara iterativamente netlists de circuitos utilizando Optimización de Preferencias Verificada por Pareto y Optimización de Política Próxima Segura para lograr el diseño de circuitos de punto de especificación multiobjetivo y alta precisión en diversas familias analógicas.
Este artículo propone un sistema de identificación biométrica robusto basado en EEG que convierte señales de 64 canales en firmas neurales latentes 2D mediante escalogramas de wavelet y un autoencoder convolucional, y luego clasifica a los sujetos utilizando una ResNet personalizada para lograr una precisión del 99.1% en el conjunto de datos de la imaginación motora de PhysioNet.
Este artículo propone dos modificaciones arquitectónicas basadas en Computación de Reservorio que reemplazan la tradicional y computacionalmente compleja extracción de características MFCC con convoluciones eficientes en el dominio del tiempo, logrando un rendimiento superior en tareas de reconocimiento de voz mediante un conjunto de múltiples reservorios descentralizados o un enfoque de forma de onda compuesta única.