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💻 computer science

SynNat-BERT: An interpretable dual-modal BERT framework for blood–brain barrier permeability prediction and novel scaffold discovery

SynNat-BERT es un marco de aprendizaje autodirigido de modalidad dual e interpretable que aprovecha 1.7 millones de moléculas no etiquetadas de los espacios de productos sintéticos y naturales para lograr una predicción robusta de la permeabilidad de la barrera hematoencefálica e identificar con éxito nuevos andamios permeables, superando a los modelos de referencia existentes tanto en precisión como en generalización.

Junlin Dong, Shaoxin Huang, Suyi Liu, Siqing Chen, Zhen Zhang, Dao Zeng, Yuan Ji, Shuguang Yuan, Horst Vogel, Xie-an Yu (…)2026-09-02
💻 computer science

Interpretable Digital Twin-Safe Scheduling for Deadline-Aware Task Allocation in Dynamic Fog-Edge Computing: A Comparative and Prediction-Validity Evaluation

Este artículo propone y evalúa un marco de planificación interpretable y seguro mediante Gemelo Digital para la asignación de tareas consciente de los plazos en computación niebla-borde dinámica, demostrando que un Gemelo Digital analítico ligero logra un rendimiento competitivo con una heurística diseñada a mano y supera significamente a los modelos base de aprendizaje por refuerzo profundo basados en valor, al tiempo que proporciona garantías de seguridad robustas y diagnósticos predictivos.

Nagwa Elmobark, Nasser Tamim2026-09-02
💻 computer science

Game-Theoretic Workload Allocation with Dynamic Computing Efficiency and Rejection-Aware Migration in Heterogeneous Data Centers

Este artículo propone un marco de teoría de juegos bilateral para centros de datos heterogéneos que optimiza conjuntamente las decisiones de migración y aceptación de tareas mediante el modelado de la eficiencia computacional dependiente de la carga y las penalizaciones por rechazo, logrando así una utilidad del sistema y una eficiencia energética superiores en comparación con los enfoques estáticos o unilaterales existentes.

Ruoyu Xiong, Huajun Zhang2026-09-02
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A SOC-Innovative Intelligent Framework For UAVs CyberSecurity

Este artículo propone SOC2I, un marco impulsado por IA que adapta las capacidades de los Centros de Operaciones de Seguridad a los Vehículos Aéreos No Tripulados mediante la integración de la detección de anomalías en tiempo real, la cuantificación de riesgos y la mitigación autónoma para cerrar la brecha entre la defensa de red convencional y la seguridad ciberfísica aérea.

Fadhila Tlili, Samiha Ayed, Lamia Chaari Fourati2026-09-02
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Who Governs Autonomous AI Execution? Execution Governance AI (EGA) V9: A Deterministic Runtime Governance Framework for Trustworthy Autonomous Workflows.

La Gobernanza de Ejecución por IA (EGA) V9 es un marco de tiempo de ejecución determinista que permite flujos de trabajo autónomos confiables al combinar la consistencia de la reproducción, la verificación de procedencia y la contención de cierre fallido para lograr una detección del 100 % de la divergencia de ejecución con cero falsos positivos o negativos y sin sobrecarga adicional de modelos de lenguaje, mientras reconoce transparentemente limitaciones específicas en las restricciones post-incidente y las garantías de efectos secundarios.

DaeJung Byun2026-09-02
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Stateful Streaming Open-Vocabulary Segmentation Test-Time Adaptation: Persistent-State Diagnosis and Freeze-to-Confirm Recovery

Este artículo presenta Freeze-to-Confirm (F2C), una estrategia de recuperación para la segmentación de vocabulario abierto en streaming con estado que detiene temporalmente la adaptación para confirmar un riesgo persistente antes de restaurar los estados del modelo, mejorando así significativamente el rendimiento en múltiples evaluaciones de referencia mientras mantiene una baja latencia.

Wenxi Wang2026-09-02
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CTDG-IDS: Continuous-time Dynamic Graph Representation Learning for Network Intrusion Detection

El artículo propone CTDG-IDS, un marco de aprendizaje de representaciones de grafos dinámicos de tiempo continuo que integra la actualización de memoria, la construcción de hipergrafos y un mecanismo de atención de grafos dinámicos para detectar intrusiones en la red de manera efectiva mediante la captura tanto de las estructuras topológicas en evolución como de las interacciones temporales.

Chang Su, Zujun Deng2026-09-02
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From Code Repository to Research Infrastructure: Evaluating GitHub for Managing the Scientific Research Lifecycle

Este estudio evalúa el potencial de GitHub como infraestructura de investigación integrada, encontrando que, si bien sus capacidades nativas apoyan eficazmente las fases de ejecución y de resultados, ofrecen solo una trazabilidad parcial para las actividades de investigación ascendentes, como la formulación de preguntas, y requieren herramientas complementarias para una gestión completa del ciclo de vida.

Telmo Miguel-Medina2026-09-02
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CleanScore: Black-Box Benchmark Audits with Negative Controls and Sensitivity Bounds

CleanScore es un marco de auditoría de caja negra que emplea controles negativos y límites de sensibilidad para distinguir la habilidad genuina del modelo de la exposición previa a los datos, revelando que las auditorías estándar basadas en paráfrasis subestiman significativamente el impacto de la contaminación de los datos de entrenamiento, al tiempo que demuestra que la inflación de la forma superficial en los bancos de pruebas públicos es mínima.

Jeffery Opoku, David Banahene2026-09-02
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A Neural Screener–Reasoner Framework for Evidence-Grounded Log-Based Anomaly Detection and Explanation

Este artículo propone un marco de trabajo Neural Screener–Reasoner que combina un detector de autoatención lineal sin necesidad de analizador sintáctico con un LLM aumentado por recuperación para lograr una detección de anomalías en registros de alta precisión y generar explicaciones verificables y fundamentadas en evidencia, al tiempo que gestiona los costos de inferencia.

Chi-Ming Chou, Shang-Kuan Chen2026-09-02