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💻 computer science

Conditional Generative Adversarial Network Simulation of Hypertrophic Scar Appearance Across Three Treatments

Este estudio desarrolló y evaluó internamente un sistema de aprendizaje profundo utilizando redes generativas antagónicas condicionales para simular la apariencia postratamiento de cicatrices hipertróficas tras la escisión quirúrgica, la inyección de grasa autóloga o la radiofrecuencia de microplasma, demostrando la viabilidad preliminar para mejorar la comunicación con el paciente y la gestión de las expectativas.

Chengfei Li, Shiyi Li, Qiang Fu, Guiwen Zhou, Qian Wu, Fanting Meng, Xiao Xu, Minliang Chen2026-08-29
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Algorithmic Thermostat: LLMs Standardize Political Expression Without Shaping Semantic Stances

Este artículo propone un marco de "termostato algorítmico" para demostrar que, si bien los modelos de lenguaje extensos exhiben fluctuaciones cíclicas en sus posturas políticas explícitas a través de sus versiones debido a los mecanismos de alineación dirigidos a temas de alta sensibilidad, su posicionamiento semántico subyacente permanece relativamente estable, lo que indica que las actualizaciones estandarizan la expresión en lugar de remodelar fundamentalmente las ideologías políticas.

Ting chen2026-08-28
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Red Panda Catboost Prediction Framework For Detecting Intrusion In Industrial Internet Of Things

Este artículo propone un novedoso Sistema de Predicción Red Panda Catboost (RPCPS) que utiliza un algoritmo de aptitud inspirado en el panda rojo para la selección óptima de características con el fin de lograr una precisión del 99,4% en la detección de ataques de intrusión dentro de entornos de Internet de las Cosas Industriales (IIoT).

Shevale Rupali Ramdas, Monika Sharad Deshmukh2026-08-28
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An evidence-gated audit algorithm for low-altitude-economy readiness in mountainous Yunnan, China

Este artículo presenta EGSA, un algoritmo de auditoría espacial con control basado en evidencia diseñado para evaluar la preparación a nivel de condado para el desarrollo de la economía de baja altitud en la montañosa Yunnan, al priorizar la preparación administrativa auditable y la focalización de la investigación de campo sobre la previsión de la demanda predictiva, abordando así los desafíos de gobernanza en regiones con escasez de datos y desarrollo desigual.

Runzhe Liu, Yun He, Dabin Wang2026-08-28
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Adaptive Lower Bound Evaluation for the Permutation Flowshop Scheduling Problem

Este artículo presenta un análisis sistemático y estrategias adaptativas para la selección de pares de máquinas en la evaluación del límite inferior LB2 del Problema de Programación de Talleres de Flujo de Permutaciones, demostrando que el ajuste dinámico del número y la selección de pares puede mejorar significativamente el rendimiento de la rama y cota al equilibrar la estrechez del límite y el costo computacional.

Alisa Vorokhta, Jan Gmys, Gwen Maudet, Mohand Mezmaz, Grégoire Danoy2026-08-28
💻 computer science

Category-Level Fine-Grained Sketch-Based 3D Shape Retrieval

Este artículo aborda el desafío de la recuperación de formas 3D basada en bocetos a nivel de categoría mediante la introducción de un nuevo conjunto de datos con 54 subcategorías y la propuesta de un método que presenta extractores de características especializados y una alineación entre dominios optimizada para recuperar eficazmente formas 3D que coincidan con los detalles finos de los bocetos de entrada.

Bingrui Wang, Yuan Zhou, Sun-Yuan Kung2026-08-28
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Action-aligned Representation Geometry in Vision–Language–Action Models

Este artículo revela que los modelos de Visión–Lenguaje–Acción (VLA) desarrollan consistentemente una geometría latente estructurada y alineada con la acción durante el entrenamiento, la cual sirve como un principio organizador crítico que se correlaciona con el rendimiento en las tareas, emerge jerárquicamente a través de las capas y es esencial para la predicción de acciones y la generalización efectivas.

Han Qi, Huangyuan Su, Liuyixin Shao, Na Li, Heng Yang2026-08-28
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Ant colony optimization plus Temporal difference and opposition-based learning for semi-supervised multi-label feature selection

Este artículo propone un nuevo método de selección de características multietiqueta semisupervisado que integra la Optimización por Colonia de Hormigas, el aprendizaje por refuerzo de Diferencia Temporal y el Aprendizaje Basado en la Oposición para mejorar significativamente la precisión y reducir la pérdida de Hamming con datos etiquetados limitados, aunque con costos computacionales más altos adecuados para aplicaciones orientadas a la precisión.

Sahar Shams Beyranvand, Vahid Mehrdad, Mohammad Bagher Dowlatshahi2026-08-28
💻 computer science

Design and Validation of an Enterprise Architecture Framework for ROP Surveillance: A Multi-Layer Interoperability Approach

Este estudio emplea la Investigación de la Ciencia del Diseño y un estudio Delphi para diseñar, validar y confirmar empíricamente un marco de arquitectura empresarial de cuatro capas basado en estándares que aborde eficazmente los desafíos de interoperabilidad y fragmentación en la vigilancia nacional de la retinopatía del prematuro para países de ingresos medios.

Maryam Mollabagher, Alireza Hassanzadeh, Mohammad Mehdi Sepehri, Abbas Habibelahi, Abolghasem Sarabadani2026-08-28
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CHIMERA-Tab: A Scalable AI-Driven Framework for Automated Feature Selection and Heterogeneous Stacking in Imbalanced Banking Data Classification

Este artículo presenta CHIMERA-Tab, un marco de IA escalable que integra el preprocesamiento metaheurístico caótico con un ensamble de apilamiento heterogéneo de TabNet y modelos de potenciación de gradiente para lograr un rendimiento de vanguardia en la clasificación bancaria desbalanceada, demostrando que la arquitectura de apilamiento es el principal motor de la precisión mientras que el preprocesamiento caótico mejora la selección de características y la interpretabilidad.

Anilkumar Vishwanath Brahmane, P. William, Shashikant Raghunathrao Deshmukh, Elviz Ismayilov, Smita Nirkhi2026-08-28