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Graph Learning for Cold-Start and Data-Scarce Recommendation: A Taxonomy-Driven Critical Survey

Este artículo presenta un estudio crítico de 183 estudios (2018–2026) sobre el aprendizaje de grafos para la recomendación de inicio en frío y de datos escasos, ofreciendo un análisis basado en una taxonomía de las metodologías y destacando la necesidad urgente de protocolos de evaluación más estrictos y una integración de información lateral más fiable para abordar la actual disparidad en la evidencia.

Samane Sayyar, Amir Soltani2026-09-02
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SymCLIP: Symmetric Prompting with Adaptive Semantic Labeling for Multi-Intent Recognition

El artículo propone SymCLIP, un nuevo marco que mejora el reconocimiento de múltiples intenciones en imágenes de redes sociales mediante la introducción de la Promediación Simétrica de Visión-Lenguaje para acoplar sinérgicamente las características visuales y textuales y la Integración Dinámica de Etiquetas para permitir una representación semántica adaptativa, logrando un rendimiento de vanguardia en el conjunto de datos Intentonomy.

Shuang Wu, Honglin Ma2026-09-02
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A Knowledge Graph-Based Intelligent Guidance System for Competency-Oriented Anesthesiology Residency Training: Design and Evaluation

Este estudio presenta un sistema de guía inteligente basado en grafos de conocimiento y de despliegue local para la formación de residentes de anestesiología que utiliza un marco de generación aumentada por recuperación de doble motor para ofrecer un apoyo educativo preciso, conforme a las guías y que preserva la privacidad sin depender de modelos de lenguaje de gran tamaño basados en la nube.

Meng Yang, Kerong Hai, Qian Zhang, Xue Li, Xin Liu, Wanrong Wang2026-09-02
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Machine Learning Based Crop Recommendation Using Tuned Classifiers and Ensemble Methods

Este estudio demuestra que para las tareas de recomendación de cultivos, un modelo de Bosque Aleatorio bien ajustado logra una precisión comparable a los métodos de ensamble complejos, lo que sugiere que las soluciones más simples y rentables son suficientes sin la necesidad de combinaciones de modelos redundantes.

Faiza Noushin Priya, Mirza Md. Hasibul H, Mahfiza Akter, Sraboni Ghosh Joya, Shahria Badhon2026-09-02
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Corrective Retrieval-Augmented Generation Adaptation in Closed Domains for Development of Intelligent Human Resource Management Systems

Este artículo presenta un estudio de Investigación de la Ciencia del Diseño sobre un sistema de Recursos Humanos Inteligentes de dominio cerrado para PYMES que demuestra que una adaptación de RAG correctiva con entrenamiento de negativos difíciles del mismo capítulo mejora significativamente la fidelidad de las respuestas respecto al RAG estándar, a pesar de un compromiso en la precisión general.

Devi Willieam Anggara, Marcellino Joestiawan, Mohd Shafry Mohd Rahim, Ibrahim Salim Sulaiman Al Farsi, Fetty Fitriyanti (…)2026-09-02
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SCOPE: Rethinking Attack Analysis as Uncertainty-Aware Security Reasoning under Incomplete Observations

Este artículo presenta SCOPE, un marco de trabajo libre de entrenamiento y consciente de la incertidumbre que reconstruye comportamientos de ataque coherentes bajo observaciones incompletas mediante la integración de agrupación centrada en el comportamiento, mapeo distributivo de TTP e inferencia de secuencias Viterbi Top-K para superar a las líneas base existentes en precisión y robustez.

JuYoung Lee, JeongMin Oh, SeonWoo Lee, TaeJin Lee2026-09-02
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Development and Evaluation of a Fine-Tuned EfficientNet-B0 Model for Maize Disease Detection

Este artículo presenta un modelo EfficientNet-B0 altamente optimizado y ajustado mediante aprendizaje por transferencia que logra una precisión del 97,57 % en la detección automática de nueve tipos de enfermedades del maíz a partir de imágenes del mundo real, ofreciendo una herramienta computacionalmente eficiente para asistir a los pequeños agricultores en la identificación temprana de enfermedades.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-09-02
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Panoramic Snapshot Neural Compression and Dual-Snapshot Navigation for Autonomous Visual Route Following of UAVs

Este artículo presenta un sistema de navegación visual eficiente en recursos para UAV que utiliza compresión neuronal panorámica y fusión de doble instantánea para permitir el seguimiento de rutas y el retorno al origen de forma continua y en bucle cerrado con una sobrecarga de memoria mínima y alta precisión posicional.

Yiliang Wu, HuaWang Huang, Runheng Huang, Yendo Hu2026-09-02
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Optimized AI-Based Intrusion Detection System for Accurate DDoS Attack Detection

Este artículo propone un sistema de detección de intrusiones basado en IA optimizado que utiliza GridSearchCV para ajustar seis modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en el conjunto de datos CICDDoS2019, demostrando que Random Forest y XGBoost logran una precisión y eficiencia superiores en la detección de diversos ataques DDoS en comparación con otros algoritmos.

Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI2026-09-02
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Q-LDPSO: Quantum-Enhanced Leaders-Driven Particle Swarm Optimizer for Intrusion Detection in IoT Environments

Este artículo propone Q-LDPSO, un novedoso optimizador de enjambre de partículas mejorado por computación cuántica que presenta una Inicialización de Población Cuántica y una Estrategia de Búsqueda Bidireccional Cuántica, el cual logra un rendimiento superior en la selección de características y detección de intrusiones (99.63% de precisión) para entornos de IoT cuando se combina con un clasificador de ensamble RF-XGBoost.

Jayakumar Kaliappan2026-09-02