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💻 computer science

CAI Computing Power Law: A Quantitative Framework for the Tripartite Balance of Computing Power, Algorithms and Generalized Information Resources

Este artículo propone la Ley de Potencia de Computación CAI, un marco cuantitativo (C = A/I) que demuestra que la optimización de los algoritmos y la purificación de los recursos de información pueden mejorar significativamente la potencia de cómputo efectiva y mitigar los rendimientos decrecientes, guiando así a las industrias para lograr un equilibrio tripartito dinámico entre la potencia de cómputo, los algoritmos y la información generalizada en lugar de depender únicamente de la expansión del hardware.

Zhiyun Chen2026-07-30
💻 computer science

Big Data-Driven Early Warning Model for Safety Risk Management in Tobacco Enterprises

Este artículo propone un modelo de alerta temprana impulsado por el gran volumen de datos para empresas tabacaleras que integra un flujo de datos distribuido y escalable, ingeniería de características avanzada y un sistema de aprendizaje de conjunto para superar las limitaciones del monitoreo tradicional, permitiendo la detección de riesgos de seguridad y el soporte de decisiones de manera precisa, interpretable y en tiempo real.

Xiumei Wen2026-07-30
💻 computer science

Cross-Outbreak Transfer Learning Under Data/Label Scarcity: Foundation ML model for epidemiology

El artículo presenta OBFM-SafeEnsemble, un marco de aprendizaje de transferencia con guardia para entre brotes que aprovecha los conocimientos previos de la fuente y la regularización adaptativa para mejorar significativamente la predicción del estado de confirmación en brotes de Ébola con escasez de datos, al tiempo que evita la transferencia de conocimiento perjudicial mediante una validación estricta y la selección de ensambles.

Vikas Ramachandra2026-07-30
💻 computer science

Intelligent Adaptive Hybrid Encryption Based on Unimodular Hill Cipher, RSA-OAEP, and Chaotic Logistic Maps for Universal Digital File Security

Este artículo propone un criptosistema híbrido adaptativo impulsado por IA que asigna dinámicamente el cifrado Unimodular Hill Cipher y RSA-OAEP basándose en las características del archivo, utilizando Mapas Caóticos Logísticos para la generación de claves con el fin de lograr una seguridad robusta, eficiente y sin pérdidas para archivos binarios universales.

Samsul Arifin2026-07-30
💻 computer science

Melanoma Prediction Using a Deep Convolutional Neural Network (CNN) Model

Este estudio presenta una revisión bibliométrica y sistemática exhaustiva de la investigación en detección de melanoma basada en aprendizaje profundo desde 2015 hasta 2026, destacando tendencias clave en arquitecturas CNN y aprendizaje por transferencia, al tiempo que identifica desafíos críticos como el desequilibrio de los conjuntos de datos y la validación clínica para guiar el desarrollo futuro de sistemas de diagnóstico fiables.

Kazi Abdul Mannan, Md. Mohsin Hossain Sifat2026-07-30
💻 computer science

Confidence-Gated Multimodal Fusion with Speech-Guided Captioning for Depression Detection

Este artículo presenta un marco multimodal con compuerta de confianza que integra incrustaciones de texto, características acústicas y subtítulos de emoción guiados por el habla para ponderar dinámicamente la fiabilidad de la modalidad, logrando un rendimiento de vanguardia en la detección de la depresión al abordar la fuga de evaluación mediante una rigurosa validación cruzada anidada.

Ankit Kumar, Rohan Thapa, Shahid Shafi Dar, Nagendra Kumar2026-07-30
💻 computer science

State Authenticity under Multiple Bus Masters: A Non-Secure DMA Gap and Mitigation for TrustZone-M Proofs of Executio

Este artículo revela que las pruebas de ejecución de TrustZone-M son vulnerables a la manipulación de estados mediante controladores DMA no seguros debido a que sus garantías de seguridad dependen únicamente del aislamiento de la CPU, y propone una mitigación ligera mediante la seguridad de DMA por canal para asegurar la autenticidad del estado contra todos los maestros de bus.

Arash Razban2026-07-30
💻 computer science

Does Model Compression Amplify Clinical Bias? A Subgroup Fairness Audit of Quantized ICU Risk Models on MIMIC-IV

Este estudio audita el impacto de las técnicas de compresión de modelos en la equidad de subgrupos en la predicción del riesgo de AKI en la UCI utilizando MIMIC-IV, revelando que mientras la cuantización ingenua puede degradar catastróficamente el rendimiento y la poda perjudica significativamente la precisión de los subgrupos, los controles metodológicos adecuados son esenciales para evitar afirmaciones de equidad espurias y abordar las disparidades inherentes impulsadas por los tamaños pequeños de los subgrupos.

Aman Chandra H, Stuti Shivhare2026-07-30
💻 computer science

Graph-Based Polypharmacy Risk Networks for Adverse Event Prediction in ICU Patients: A MIMIC-IV Analysis

Este estudio aprovecha los datos de MIMIC-IV para demostrar que, si bien los modelos tabulares estándar suelen superar a los enfoques basados en grafos para predecir la lesión renal aguda y el sangrado, los incrustamientos de grafos derivados de redes de coadministración de fármacos proporcionan mejoras estadísticamente significativas e interpretables en la predicción del riesgo de delirio cuando la fuga de etiquetas se corrige rigurosamente.

Aman Chandra H, Stuti Shivhare2026-07-30
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Can linguistic complexity predict machine translation quality?- a corpus-based study of complexity-quality nexus in philosophical texts

Este estudio basado en un corpus demuestra que un modelo de regresión que integra métricas de complejidad tanto léxica como sintáctica predice eficazmente la calidad de la traducción automática en textos filosóficos del alemán al chino, destacando el papel crítico de las características lingüísticas holísticas en la evaluación de los resultados de la traducción.

Lingxi FAN, Andrew Cheung, Yuchi Li, Shuangzhi Li, Wei Liu2026-07-30