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💻 computer science

Hybrid Deep Learning Framework for Predictive Maintenance in Industrial IoT Systems A Multi-Sensor Fusion Approach with Explainability 

Este artículo propone un Marco de Aprendizaje Profundo Explicable Híbrido (HEDLF, por sus siglas en inglés) que integra CNN, BiLSTM y mecanismos de atención con fusión de multisensores y explicabilidad basada en SHAP para lograr un mantenimiento predictivo de alta precisión e interpretabilidad física para sistemas de IoT industrial, tal como lo valida su desempeño superior en los bancos de prueba NASA C-MAPSS e IEEE PRONOSTIA.

Syed Eirfan Atthar2026-07-09
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Learnable Gabor and Wavelet Filters in Deep Learning for Mammographic Breast Cancer Classification: A Systematic Review

Esta revisión sistemática de 22 estudios publicados entre 2010 y 2026 concluye que, si bien los filtros de Gabor y de wavelet aprendibles ofrecen mejoras interpretables y eficientes en parámetros para la clasificación del cáncer de mama mamográfica, persiste una brecha de evidencia significativa con respecto a su integración conjunta para la estadificación radiológica y patológica multiclasificación.

Alanazi Sultan, Nurulhuda Azmi, NORSHALIZA KAMARUDDIN2026-07-09
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Distilled Edge Intelligence for Bolt Defect Detection in Communication Towers

Este artículo propone un marco de inteligencia en el borde destilado que combina una estrategia de destilación de conocimiento de dos fases con un mecanismo de inferencia colaborativa entre el borde y la nube consciente de la confianza para lograr una detección de defectos de pernos de alta precisión en dispositivos de torres de comunicación con recursos limitados, reduciendo significativamente las tasas de carga a la nube y la latencia.

Bailing Xiao, Huiling Shi2026-07-09
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A Hierarchical Deep Learning Framework for Pineapple Disease Detection, Typification, and Spatial Disease Visualization in Tropical Agricultural Environments

Este estudio propone y valida un marco de aprendizaje profundo jerárquico que combina la detección YOLOv8 con la clasificación DenseNet121 para lograr una detección, tipificación y visualización espacial robusta de enfermedades de la piña bajo condiciones tropicales desafiantes en campo real, demostrando una precisión y confianza superiores en pruebas de campo ciego en comparación con los enfoques de etapa única.

Elainne Ladislau Ferreira Pereira Ladislau, Romário da Costa Silva Costa, Flávio Rafael Trindade Moura Trindade, Carlos (…)2026-07-09
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Author Name Disambiguation in Portuguese Scientific Publications: The SBC-AND dataset

Este artículo presenta SBC-AND, un conjunto de datos curado de 442 registros de publicaciones científicas en portugués diseñado para abordar la subrepresentación de lenguas no inglesas en la investigación de la Desambiguación de Nombres de Autor y servir como un referente desafiante para evaluar modelos de desambiguación multilingües.

Natan de S. Rodrigues, Samuel Gomes dos Santos, Vitória Maria Diniz, Sirlene A. Rodrigues Costa2026-07-09
💻 computer science

Short-Term Changes in E-Commerce Users’ Intentions and Product Recommendation Ranking

Este artículo propone un modelo de clasificación de recomendaciones multimodal consciente del estado para el comercio electrónico transfronterizo que modela explícitamente los cambios en la intención del usuario a corto plazo a través de seis estados operativos, logrando un rendimiento superior en las recomendaciones de categorías cruzadas y de artículos de baja frecuencia en el nuevo conjunto de datos CEMR-42M de 42 millones de registros en comparación con las líneas base existentes.

Zhengyuan, Ziyue Li2026-07-09
💻 computer science

Quantum machine learning performance evaluation for air pollution assessment with benchmarking and comparative analysis using multi-metric scoring and quantum circuit expressibility

Este estudio introduce el marco MDQ-3L para evaluar modelos de aprendizaje automático clásicos, profundos y cuánticos para la predicción de la contaminación del aire, revelando que, si bien los modelos clásicos como CatBoost y DBN superan actualmente a los enfoques cuánticos bajo las restricciones de la era NISQ, el sistema de puntuación multimétrica propuesto identifica eficazmente las limitaciones estructurales y guía la selección de circuitos cuánticos de bajo entrelazamiento para el futuro modelado ambiental híbrido.

Jagadish Kumar Mogaraju2026-07-09
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Breast Abnormality Classification in Resource-Constrained Settings Through GAN Generated Synthetic Mammography Patches

Este artículo propone el uso de un CUT-GAN de bajos recursos para generar parches de mamografía sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje profundo en entornos con recursos limitados, demostrando que, si bien los datos sintéticos mejoran el rendimiento del modelo en comparación con la ausencia de datos, actualmente producen una precisión (0.751 AUC) inferior al entrenamiento con imágenes reales (0.913 AUC).

InChan Hwang2026-07-09
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An Equivalence-Checked RV32IM Pipeline with Integrated gshare Branch Prediction and On-FPGA Visualization

Este artículo presenta un pipeline RV32IM de cinco etapas sintetizable que cuenta con un predictor de ramas gshare integrado y una unidad de visualización VGA en FPGA independiente del host, la cual logra una mejora de rendimiento de 2.33× sobre una base estática al tiempo que permite la introspección del pipeline en tiempo real y la verificación funcional de precisión de bits.

Thivanka Wimalachandra2026-07-09