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💻 computer science

Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability

Este artículo propone un enfoque supervisado por metadatos para desenredar la estructura anatómica de las variaciones dependientes de la adquisición en imágenes biomédicas, permitiendo la creación de representaciones conscientes de la adquisición y un modelo de armonización unificado que mejora la generalización, la interpretabilidad y el despliegue clínico a través de diversos protocolos y sitios de imagen.

Mehmet Yigit Avci, Pedro Borges, Virginia Fernandez, Natalia Glazman, Paul Wright, Mehmet Yigitsoy, Sebastien Ourselin (…)2026-07-30
💻 computer science

Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter

Este estudio demuestra que un marco de aprendizaje automático de conjunto interpretable, específicamente utilizando la Regresión de Extra Árboles (Extra Trees Regression), puede predecir con precisión el diámetro de nanofibras electrohiladas de TiO₂–PVP basándose en los parámetros del proceso, ofreciendo así una alternativa altamente eficiente y precisa a los métodos tradicionales de optimización experimental que consumen mucho tiempo.

Chetan More, Harshada Mhetre, Kedar Sahasrabudhe, Asmita Mali, Sameer Gajmal, Amol Bhopale, Amit Shewale2026-07-30
💻 computer science

MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset

Este artículo propone MSF-TrashDet, una red de fusión de características multiescala ligera que utiliza un novedoso bloque de Mejora de Características Multiescala y la poda de canales estructurada para lograr una detección de objetos de basura eficiente y de alta precisión en el conjunto de datos TrashNet, superando a modelos de vanguardia como YOLOv5n, YOLOv8n y YOLOv11n con un 91.91% de mAP50 mientras mantiene una baja complejidad computacional.

Tao Yanfen, Lei Lijuan, Gao Yousheng, Fan Dongdong, Mei Pengfei2026-07-30
💻 computer science

A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection

Este artículo propone un marco de cifrado híbrido escalable que combina el Cifrado de Hill Unimodular con un cifrado de flujo XOR basado en el Mapa Logístico caótico para proporcionar una protección segura, eficiente y de formato independiente para archivos binarios arbitrarios, logrando una aleatoriedad casi ideal, una fuerte resistencia a ataques estadísticos y una recuperación sin pérdidas con un alto rendimiento.

Samsul Arifin¹, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lukman Hakim, Dwi Wijon (…)2026-07-30
💻 computer science

A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption

Este artículo presenta el Sistema Criptográfico Caótico Híbrido Basado en División (HSBCC, por sus siglas en inglés), un marco unificado que integra un cifrado de Hill unimodular generado dinámicamente, derivación de claves basada en el Mapa Logístico y Criptografía de Curva Elíptica para lograr un cifrado seguro, sin pérdida y de tamaño preservado para archivos binarios arbitrarios.

Samsul Arifin¹, Alya Maura Raditha, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Luk (…)2026-07-30
💻 computer science

Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks

Este estudio demuestra que, si bien la poda de dispersión por bloques comprime significativamente un modelo de detección de intrusiones de aprendizaje profundo para el despliegue en el borde sin mejorar la latencia de inferencia en hardware estándar, introduce inestabilidad específica de clase y no logra resolver los problemas de rendimiento para los tipos de ataques minoritarios.

Ishan Mishra2026-07-30
💻 computer science

AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments

Este artículo propone un marco impulsado por IA para entornos de nube federada que integra redes neuronales de grafos, optimización NSGA-II y bandits contextuales para minimizar simultáneamente las violaciones de SLO, el consumo de energía, los costos operativos y el tráfico entre clústeres, mientras maximiza la equidad y la estabilidad, logrando un rendimiento superior sobre los métodos existentes en evaluaciones experimentales.

Votte Rajashekhar, N. Radhika, G Naga Rama Devi, Yedida Subrahmanyam, N. Rahul Pal, Gadde Mamatha2026-07-30
💻 computer science

Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support

Este estudio evalúa seis plataformas de IA conversacional y encuentra que, si bien simulan la empatía de manera constante, exhiben inconsistencias significativas en la detección y escalada de crisis, revelando una brecha crítica entre sus compromisos de seguridad documentados y su desempeño interaccional real.

Samuel Hockey, Mathias Felipe de Lima Santos2026-07-30
💻 computer science

A Unified Two-Phase Motion Regime-Aware Hybrid Multi-Sensor Data Fusion Framework for Navigation of Intelligent Systems

Este artículo propone un marco híbrido unificado de dos fases que integra una canalización de clasificación de movimiento consciente del régimen con el ajuste adaptativo basado en aprendizaje por refuerzo de los parámetros de ruido del filtro de Kalman para mejorar la precisión de la navegación de vehículos autónomos y la robustez contra la suplantación de GPS.

Gnana Sri Sindhu Boppana, Shuo Wu2026-07-30
💻 computer science

A Deterministic Complete Graph Hill Cipher with Shift128 Residual Encryption for Universal Binary Files

Este artículo presenta CGHC-S128, un marco de cifrado híbrido que combina un Cifrado de Hill de Grafo Completo con un cifrado residual Shift128 para cifrar de manera segura y eficiente archivos binarios universales de cualquier tamaño sin relleno, garantizando al mismo tiempo la invertibilidad matemática de la clave, el descifrado perfecto y una fuerte resistencia contra ataques criptoanalíticos.

Samsul Arifin¹, Paskalis Farelnata Zamasi, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, D (…)2026-07-30