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💻 computer science

Supervised Machine Learning for Predicting Power Conversion Efficiency in Perovskite Solar Cells: A Systematic Review and Quantitative Meta-Analysis

Este artículo presenta una revisión sistemática y un metaanálisis cuantitativo de 36 estudios que demuestran que los métodos de ensamble basados en árboles son el enfoque de aprendizaje automático supervisado más eficaz para predecir la eficiencia de las células solares de perovskita, identificando al mismo tiempo desafíos clave en la estandarización de datos y proponiendo una hoja de ruta integral para mejorar la fiabilidad y la escalabilidad del desarrollo fotovoltaico impulsado por el aprendizaje automático.

Ajaz Husain Warsi, Faiyaz Ahamad2026-07-10
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ThinkCode Framework for AI Mediated Programming Education and Cognitive Skill Development

Este artículo presenta ThinkCode, un marco de andamiaje mediado por IA que utiliza un paradigma de interacción de "primero la pista" para contrarrestar la descarga cognitiva y la atrofia de habilidades en la educación de la programación mediante la imposición del recuerdo activo y el razonamiento paso a paso antes de revelar las soluciones completas.

Muhammad Rizwan, Mustafa Irfan, soniya priyatharsini, Renjith Radhakrishnan2026-07-10
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QKT: Quantum Kernel Transformer for High-Dimensional Classification Across Modalities

El artículo presenta el Quantum Kernel Transformer (QKT), una arquitectura híbrida que aprovecha un circuito cuántico parametrizado entrenable como una capa de incrustación no lineal para lograr un rendimiento competitivo o superior en diversas tareas de clasificación de alta dimensión a través de los dominios de texto, tabular, audio y física, al tiempo que demuestra robustez contra la inestabilidad e identifica limitaciones específicas en el procesamiento de imágenes.

Hao-Yuan Chen2026-07-10
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A Design Science Approach to Zero Trust Cyber Risk Governance in Digital Government Platforms: Development and Evaluation of the CRGMM Framework

Este artículo presenta el desarrollo y la validación preliminar del Modelo de Madurez de Gobernanza de Riesgo Cibernético (CRGMM, por sus siglas en inglés), un novedoso marco de Ciencia del Diseño que integra los principios de Zero Trust para evaluar y guiar la gobernanza de riesgos cibernéticos de las plataformas gubernamentales digitales multiagencia, tal como se demuestra a través de su aplicación al sistema Sahel de Kuwait.

Abdullah F. Alenezi2026-07-10
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CEDF-CS: Class-Balanced Prototype Condensationfor Resource-Efficient and Leak-Free Intrusion Detection in Industrial IoT and Enterprise Networks

El artículo presenta CEDF-CS, un marco de condensación de prototipos libre de fugas y equilibrado por clases que comprime significativamente conjuntos de datos masivos de detección de intrusiones preservando las estructuras de ataques minoritarios, permitiendo que modelos de recursos eficientes alcancen un rendimiento igual o superior al entrenamiento con datos completos en entornos de referencia de IoT industrial y redes empresariales.

George Karraz, Anas Shahin2026-07-10
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Secure Data Sharing for Real Estate Valuation Using Blockchain Technology

Este artículo propone el Libro de Datos de Valoración (VDL, por sus siglas en inglés), un marco de cadena de bloques permisionado que integra almacenamiento híbrido, control de acceso e incentivos de tokens para unificar de manera segura los datos fragmentados de valoración inmobiliaria, demostrando mediante una evaluación sintética que mejora la precisión de la valoración automatizada, permite la detección efectiva de fraudes y soporta el aprendizaje colaborativo preservador de la privacidad.

Khaled Almi'ani, Nedal Ababneh, Tawfiq Alrawashdeh, Nur Siyam2026-07-10
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Mixed Neural Rendering: Interactive Mixed Reality Capture and Curation for Neural 3D Reconstruction

Este artículo presenta Mixed Neural Rendering (MiNeR), un flujo de trabajo de Realidad Mixta interactivo que utiliza HoloLens 2 e integra captura en tiempo real, inspección in situ y segmentación mediante prompts para superar las limitaciones tradicionales de adquisición y permitir una reconstrucción neuronal 3D robusta y centrada en objetos.

Alessio Paolucci, Lorenzo Stacchio, Emanuele Balloni, Pasquale Cascarano, Primo Zingaretti2026-07-10
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HashGuard-FL: Learnable Hash-Based GAN Discriminator with Post-Quantum Audit Trail for Federated Learning Integrity

HashGuard-FL es un novedoso marco de aprendizaje federado que integra un discriminador GAN basado en hash aprendible para la detección de ataques multiclas de grano fino con una capa de auditoría post-cuántica utilizando firmas SHAKE-256 y CRYSTALS-Dilithium para garantizar una integridad resistente al cómputo cuántico y a prueba de manipulaciones a través de diversos bancos de pruebas.

Nilima Dongre2026-07-09
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Beyond Aggregate Metrics Diagnosing the Long-Tailed Failure of Oracle Bone Character Detection and Recognition

Este artículo diagnostica la severa brecha de rendimiento en la detección de caracteres de huesos oraculares causada por una distribución de clases de cola extremadamente larga y propone FAR-YOLO, un modelo base desacoplado que mejora significativamente la precisión del reconocimiento de pocos ejemplos mediante el muestreo consciente de la frecuencia y la aumentación de preservación morfológica sin comprometer el rendimiento general de localización.

Dan Sui, Yuhang Xing, Penglan Liu, Bang Li2026-07-09