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💻 computer science

A Multi-Layer Behavioral Ransomware Detection Framework Using Stacking Ensemble Learning and LSTM Networks

Este artículo propone un novedoso marco híbrido de detección de ransomware que integra un análisis de comportamiento multicapa con un ensamble de apilamiento de modelos de aprendizaje automático clásico y redes LSTM, logrando una precisión del 99% y una generalización superior al capturar eficazmente tanto los patrones discriminativos como las dependencias temporales en las secuencias de ataques.

Manar Y. Amro¹, Mohamed Dwieb, Muath Sabha2026-09-01
💻 computer science

Machine Learning Validation Pipelines: From Tabular Benchmarking to Conformal Calibration and Execution-Grounded Agentic Testing

Este artículo sintetiza los hallazgos de 41 estudios empíricos para proponer un marco de validación integral y multicapa que progresa desde la prevención de la fuga de datos y las auditorías de interpretabilidad hasta la calibración conforme y las pruebas agénticas basadas en la ejecución, abordando modos de falla críticos como el desequilibrio de clases y la atribución infiel que los métodos de validación estándar pasan por alto en aplicaciones de alto riesgo.

Nancy Gaur, Wasim Mohammed Amin Tambe, Saumya Tripathi2026-09-01
💻 computer science

A Comparative Study of Skin Cancer Image Classification Techniques

Este estudio evalúa varios modelos de aprendizaje profundo para la clasificación del cáncer de piel utilizando el conjunto de datos HAM10000, demostrando que un modelo híbrido y ResNet50 logran una precisión superior (99,78 % y 99,88 %, respectivamente) en comparación con otras técnicas, resaltando así su potencial para mejorar el diagnóstico temprano y la asignación de recursos en dermatología.

Mansi Kushwaha, ANANYA TANJEA, Illa2026-09-01
💻 computer science

T3-DEF: A Socio-Technical Framework for Recursive Operational Vulnerability and Verification Diversity in AI-Assisted Systems

Este artículo propone el marco T3-DEF, un modelo analítico sociotécnico que identifica una relación inversa crítica entre la creciente densidad de automatización y la disminución de la diversidad de verificación en los sistemas asistidos por IA, revelando un umbral cercano a 0,58 donde la vulnerabilidad operativa recursiva se acelera y enfatizando la necesidad de mantener estructuras de supervisión distribuidas para garantizar la seguridad.

Dae-Ryung Lee2026-09-01
💻 computer science

Systematizing Data Preparation in Smart Manufacturing via Axiomatic Design: A Toolkit Integrating GUI and Agentic AI

Este artículo propone un conjunto de herramientas de código abierto basado en el Diseño Axiomático que integra una interfaz gráfica de usuario e IA agéntica para transformar sistemáticamente la preparación de datos fragmentada y manual en la manufactura inteligente en una disciplina científica reproducible y escalable, permitiendo así aplicaciones avanzadas de downstream como los gemelos digitales.

Angkush Kumar Ghosh, Saman Fattahi, Yu Kogawara, Bahman Azarhoushang, Takuya Okamoto, Sharifu Ura2026-09-01
💻 computer science

Multi-View Dual-Contrastive Graph Learning with Adaptive Agreement for Semi-Supervised Text Classification

El artículo propone el Aprendizaje de Grafos de Contraste Dual Multivista (MDCGA), un marco ligero que integra señales relacionales léxicas, semánticas y basadas en palabras clave a través de objetivos de contraste dual mejorados para lograr una clasificación de textos semisupervisada robusta con pocos ejemplos etiquetados mediante la mitigación de falsos negativos y aumentos no fiables.

Ibtissam Youb, Mohamed Hamlich2026-09-01
💻 computer science

Metaheuristic multi-objective access selection inhetNets over a secure MPLS networks

Este artículo propone un marco de selección de acceso optimizado mediante metaheurísticas e impulsado por IA para redes heterogéneas basadas en MPLS que utiliza un MLP ligero para predecir la QoE de video y un controlador SDN basado en aptitud para seleccionar dinámicamente objetivos de handover LTE/Wi-Fi óptimos, mejorando así significativamente la continuidad del video, el rendimiento de la red y la eficiencia energética en comparación con las estrategias convencionales basadas en RSSI.

Narimane Elhilali, Mouncef Filali Bouami, Mostapha Badri2026-09-01
💻 computer science

Diversity-Based Fitness Regularization in Genetic Algorithms: A Methodological Audit Across Population Sizes

Este artículo audita un método de regularización de la aptitud basado en la diversidad en algoritmos genéticos frente a un protocolo de control de ruido de magnitud emparejada, hallando que sus supuestos beneficios son en gran medida indistinguibles del ruido no estructurado y están impulsados por valores atípicos, apoyando así el método solo en un régimen estrecho mientras establece un marco riguroso para futuras evaluaciones de mecanismos de inercia.

Tilan Ukwatta2026-09-01
💻 computer science

DMASNet: A Defect Detection Network for PCBs via Multi-Scale Feature Collaborative Optimization

Este artículo presenta DMASNet, un marco de detección de defectos ligero y eficiente para placas de circuito impreso que aprovecha la optimización de características multiescala, el sobremuestreo dinámico y funciones de pérdida especializadas para mejorar significativamente la precisión y la velocidad de inferencia en tiempo real en hardware industrial.

Yingying Zhang, Yu Zhao, Tonghua Wang, Ya Gao, Zhiwei Chen2026-08-31
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Quantum Local Density of States for Random k-SAT: An Amplitude-Estimation Primitive and a Clause-Width Regime for Quantum Advantage

Este artículo introduce un primitivo de densidad local de estados (LDOS) cuántico para k-SAT aleatorio que utiliza la estimación de amplitud para estimar eficientemente la fracción residual de satisfacción, demostrando una ventaja cuántica para anchuras de cláusula de cuatro o superiores al aclarar que la fracción de positividad es principalmente un efecto de conteo estructural más que una señal de la transición de congelamiento.

Michail Gerogiannis, Dimitris Ntalaperas, Nikos Konofaos2026-08-31