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C3Q-MARL: A Framework for UAV SwarmConnectivity and Collision Avoidance

Este artículo presenta C3Q-MARL, un marco de trabajo consciente de la conectividad que integra el control de topología basado en la teoría de grafos con un módulo de optimización inspirado en QAOA en el aprendizaje por refuerzo multiagente para mejorar la coordinación de enjambres de UAV, la evitación de colisiones y la preservación de la conectividad bajo observabilidad parcial y restricciones de comunicación.

Mazyar Taghavi, Javad Vahidi2026-07-10
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Scale-Dependent Performance of YOLOv12 andYOLOv11 for Automated Blood Cell Detection: A Controlled Benchmark on BCCD

Este estudio presenta la primera evaluación comparativa escala por escala de las variantes YOLOv11 y YOLOv12 en el conjunto de datos BCCD, revelando que, si bien su rendimiento medio general es casi idéntico, YOLOv12 destaca en la escala nano para aplicaciones con latencia crítica, mientras que YOLOv11 la supera en las escalas media y grande, lo que indica que la selección del modelo debe estar impulsada por requisitos específicos de escala y recuperación en lugar de una suposición uniforme de superioridad.

Wenxi Tang, Yu Miao, Xiafang Chen2026-07-10
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RLHOARNet: A MONAI-Based 3D U-Net withLightweight Residual Boundary Refinement forMulti-Modal Brain Tumor Segmentation

Este artículo presenta RLHOARNet, una arquitectura 3D U-Net basada en MONAI que cuenta con un módulo ligero de refinamiento de bordes residuales que logra un rendimiento de vanguardia y velocidades de inferencia en tiempo real para la segmentación de tumores cerebrales multimodales en el conjunto de datos BraTS 2020.

A Divyashree, Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha2026-07-10
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FedHyperM: Modality-Sensitive Federated Hypergraph Learning for Heterogeneous Multimodal Edge Intelligence

FedHyperM es un marco de aprendizaje federado que preserva la privacidad para dispositivos de borde que aborda la heterogeneidad de modalidades mediante el empleo de predicción basada en hipergrafos y agregación sensible a la modalidad para superar significativamente a los modelos de referencia existentes en precisión y puntuación F1.

Qibin Zhou, Jianqi Shi, Boon Xian Chai, Rifai Chai, Xin Li, Di Guo2026-07-10
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Quantitative Evaluation of APT Attack and Defense Effectiveness based on Variable Fuzzy Sets

Este artículo propone el modelo APT-VFSEA, el cual utiliza conjuntos difusos variables para evaluar cuantitativamente la efectividad de los ataques y defensas de Amenazas Persistentes Avanzadas (APT) al abordar su incertidumbre y complejidad inherentes, con una validación experimental que demuestra su precisión frente a escenarios del mundo real.

Xiang Long, Jingyuan He, Haili Sun, Lansheng Han2026-07-10
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Adaptive Selection of MICE Algorithm Parameters: A Case Study on Pulmonary Function Value Prediction Models

Este estudio propone un método de selección adaptativa para los parámetros del algoritmo MICE basado en indicadores de la función pulmonar, demostrando que esta estrategia supera a la interpolación PCHIP al mantener un rendimiento predictivo estable y capturar eficazmente las correlaciones multivariantes en conjuntos de datos de EPOC con diversas tasas de valores faltantes.

Yeonghui Gang, Myung-Mo Lee, Jucheol Moon, Hongjun Kim2026-07-10
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From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems

Este artículo presenta el marco de Supervisión-al-Control (O2C, por sus siglas en inglés), un modelo socio-técnico que comprende seis funciones y condiciones de apoyo, para diagnosticar por qué la supervisión humana a menudo no logra alcanzar un control efectivo en sistemas de IA de alto riesgo mediante el análisis de instrumentos regulatorios y casos del mundo real donde la interpretación y la intervención oportuna fallan frecuentemente.

Karim Hardy2026-07-10
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Quantum-Resilient DICOM Image Secret Sharing with Quasi-Periodic Unitary Scrambling and Hypergraph Authentication

Este artículo propone AJIT, un marco híbrido clásico-cuántico de alta fidelidad que garantiza el intercambio seguro y la autenticación multipartita de imágenes médicas DICOM con resiliencia cuántica mediante la combinación de compresión basada en DTCWT, el desorden unitario cuasiperiódico y la verificación por hipergrafo topológico para lograr una reconstrucción sin pérdidas y una resistencia diferencial robusta.

Digambar Padulkar, Jibi Abraham2026-07-10
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Retrieval-Augmented Large-Language-Model-Based Time-Series Forecasting for Cross-Market Equity Analysis

Este estudio introduce el marco de trabajo Cross-Market Retrieval-Augmented Lag-Llama (CM-RAF-Lag-Llama), demostrando que la integración de la recuperación histórica con un modelo preentrenado Lag-Llama reduce significativamente los errores de pronóstico en diversos mercados de renta variable al aprovechar ventanas históricas análogas para corregir las predicciones, particularmente para objetivos relacionados con la volatilidad y el volumen.

Novanto Yudistira, Yanuar Putra Kharisma Adhiyasa2026-07-10
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CFE-UNet: Cross-Feature Exchange Mechanism for Enhanced Representation Learning in Remote Sensing image Analysis

El artículo propone CFE-UNet, un nuevo marco de segmentación semántica para la teledetección que integra un codificador reconstruido con un decodificador de Intercambio de Características Cruzadas para combinar eficazmente el contexto global y los detalles locales, logrando un rendimiento de vanguardia en escenas urbanas y naturales complejas y heterogéneas.

Siyong Liu, Yuxuan Qin, Zhenyang Liu, Ziqian Wang2026-07-10