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Cerebro Tune: A novel Bio-Inspired Hybrid Metaheuristic for Hyperparameter Optimizations in Deep Learning Using Cellular Automata and Reinforcement Learning

Este artículo presenta CerebroTune, una novedosa metaheurística híbrida de inspiración biológica que integra Autómatas Celulares, un algoritmo de Colonia de Abejas Artificiales modificado y Aprendizaje por Refuerzo con redes de Hopfield para optimizar dinámicamente los hiperparámetros de aprendizaje profundo, logrando una precisión superior, costos computacionales reducidos y una estabilidad mejorada a través de diversos dominios en comparación con los métodos existentes.

Reza Molaee Fard, Farsad Zamani Borojeni, Javad Mohammadzadeh2026-07-09
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Enhanced Gold Mining Optimization with Dual-Layer Information Sharing and Dynamic Control for Multi-Objective Scheduling of Heterogeneous UAV Swarms

Este artículo propone un Algoritmo de Optimización de Mina de Oro Mejorado con un marco de intercambio de información de doble capa y dominancia de Pareto dinámica (IGMO-DP) para resolver eficazmente el problema de programación multiobjetivo de enjambres de UAV heterogéneos mediante la optimización simultánea del tiempo de finalización de la misión, el consumo de energía y el equilibrio de carga, demostrando una convergencia y diversidad de soluciones superiores en comparación con los algoritmos de vanguardia.

Zhongming Lin, Siyuan Wei2026-07-09
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Queue-Aware Task Offloading in the ComputingContinuum under Dynamic Workloads

Este artículo propone un método de descarga de tareas sensible a la cola para el continuo de computación que hibrida una aproximación de retardo G/G/c analíticamente corregida con observaciones de cola en tiempo real para asignar tareas dinámicamente bajo cargas de trabajo variables, reduciendo así significativamente la latencia y el error de estimación en comparación con las líneas base existentes sin requerir entrenamiento o calibración.

Lluis Mas, Jordi Mateo, Jordi Vilaplana, Josep Rius2026-07-09
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DPENet: A Dynamic Perception Enhancement Network for Object Detection in Remote Sensing Images

Este artículo propone DPENet, una red de mejora de percepción dinámica que integra módulos de convolución dinámica adaptativa, atención deformable y muestreo dinámico para abordar eficazmente desafíos como la variación en el tamaño de los objetivos, objetos pequeños densos y fondos complejos en la detección de imágenes de teledetección de alta resolución.

Xiaoxiao wang, Xia Zou, Meng Sun, Chong Jia, Yongqiang Xie, Xiongwei Zhang2026-07-09
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E-Taste Signal Encoding and Classification via Multi- Attention Residual Networks Using sEMG Streams in Virtual Sensory Systems

Este estudio introduce un nuevo modelo de aprendizaje profundo MACB-ResNet que mejora significativamente la precisión de la clasificación de estímulos de sabor virtuales a partir de señales de electromiografía de superficie facial (sEMG) al 86,32%, superando a los clasificadores tradicionales y de aprendizaje profundo estándar para aplicaciones en salud digital y tecnología alimentaria.

Zhendong Song, Asif Ullah, Majad Mansoor, You Wang2026-07-09✓ Author reviewed ⓘ
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Enhanced Seam Segmentation for Automated Welding Robot in Construction Through Transfer Learning: Addressing Limitations of Bilateral Segmentation Network

Este estudio propone un marco basado en el aprendizaje por transferencia que mejora BiSeNetV2 con una pérdida híbrida de Entropía Cruzada–Lovász para lograr una segmentación de costura robusta y en tiempo real para la soldadura robótica autónoma en la construcción, mejorando significamente el rendimiento en superficies reflectantes sin aumentar la complejidad computacional.

Keonvin Park, Yong Ann Voeurn, Hyeokjun Kweon, Doyun Lee2026-07-09
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TITAN: Three-Tier Intrusion-Detection Tree-Based Adaptive Network for Industrial Internet of Things 

TITAN es una novedosa arquitectura de aprendizaje federado de tres niveles para la detección de intrusiones en el IoT industrial que supera los desafíos de datos no IID y desequilibrio de clases mediante el intercambio únicamente de salidas de predicción y resúmenes de dispositivos a través de destilación de conocimiento adaptativa y agregación bayesiana, logrando un rendimiento de macro-F1 superior sobre los métodos existentes sin requerir datos brutos ni intercambio de gradientes.

Sandeep Ghosh, Mohammed Al-Khafajiy, Saeid Pourroostaei Ardakani Ardakani2026-07-09
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Privacy-Utility Tradeoffs in Hierarchical Federated Learning Under Combined Differential Privacy and CKKS Homomorphic Encryption for Distributed Healthcare Networks

Este artículo propone un marco de aprendizaje federado jerárquico para la atención médica que integra la privacidad diferencial a nivel de cliente con el cifrado homomórfico CKKS a nivel de institución, demostrando que mientras la privacidad diferencial incurre en pérdidas de precisión mensurables dependientes del presupuesto de privacidad, el cifrado homomórfico no introduce degradación de la utilidad, aislando y cuantificando así las distintas compensaciones entre privacidad y utilidad de cada mecanismo.

Sayed Mohammed Alwedaei, Jenan Moosa2026-07-09
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Automatic Prosodic Audio Description Modeling

Este artículo propone un marco unificado que integra la generación de narrativas semánticas con el modelado de descripción de audio prosódico, demostrando que la síntesis basada en referencias captura eficazmente los matices emocionales, como la frecuencia fundamental y la velocidad del habla, para mejorar la accesibilidad para los usuarios con discapacidad visual, aunque todavía se requiere validación perceptual.

Christian Quintero, Alexander Rozo‑Torres, Cristian Plazas2026-07-09