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ADEST-U-Net: A Dual-Encoder Architecture for Cross-Organ and Cross-Modality Transfer Learning in Data-Scarce Medical Image Segmentation

Este artículo propone ADEST-U-Net, una arquitectura de doble codificador que aprovecha el aprendizaje por transferencia entre órganos y modalidades desde modelos de tumores cerebrales por RM para mejorar significativamente la precisión de la segmentación de tumores hepáticos y reducir los falsos positivos en tomografías computarizadas bajo condiciones de escasez de datos.

Riham Jeeballah, Hamza ZIDOUM, Adhari Al zaabi, Abdelhamid Abdessalem2026-07-08
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A Multi-Agent Generative AI Framework for Explainable Stock Market Analysis in Indian Equity Market

Este artículo presenta un marco de IA generativa de cinco agentes que integra el análisis técnico, fundamental y de sentimiento con la detección de anomalías y el razonamiento basado en LLM para proporcionar predicciones del mercado de valores explicables y conscientes de la confianza para acciones indias, logrando una precisión direccional del 72% y un consenso entre agentes del 78%.

R Ashok Kumar, Prashanth Gowda G D2026-07-08
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Software Framework for Anthropocentric Dispatch Management and Decision Support in Industry 5.0-Oriented Educational Processes

Este artículo presenta un marco de software para la gestión de despacho antropocéntrica en entornos educativos de la Industria 5.0 que integra la optimización consciente del cronotipo, la ponderación adaptativa de criterios y el soporte inteligente a la decisión para mejorar significativamente la calidad de los horarios, el bienestar de los estudiantes y los resultados académicos, garantizando al mismo tiempo la equidad entre todos los grupos de participantes.

Oleh Sytnik2026-07-08
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Explainable Agentic Decision Support for Project Governance in Agile–DevOps: A Multi-Agent Governance Framework for Project Managers

Este artículo presenta el AgileOps Agentic Framework (AAF), un sistema de soporte de decisiones multiagente que integra razonamientos especializados de DevOps, SRE, FinOps y DevSecOps con un análisis explicable y basado en evidencia para ayudar a los Gerentes de Proyecto a interpretar la telemetría operativa fragmentada en recomendaciones de gobernanza accionables, validadas mediante escenarios controlados y benchmarks de microservicios del mundo real.

Suresh Kandasamy, Suresh Arumugam, Cynthia Jayapal2026-07-08
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Surgical Weight Injection for Capability-Targeted Editing of Aligned Large Language Models

Este artículo presenta SWIFT, un marco de trabajo de caja blanca y libre de gradientes que inyecta quirúrgicamente vectores de dirección dispersos en las capas críticas profundas de modelos de lenguaje extensos alineados para restaurar capacidades suprimidas con alta auditabilidad, revertibilidad y localidad, logrando un rendimiento cercano al del ajuste fino totalmente supervisado en menos de 10 segundos mientras modifica menos del 1% de los parámetros.

Qiuxiang li, ke xu, yubin qu, jianping wu2026-07-08
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LLM-Augmented Knowledge Graph Reasoning with Disentangled Multimodal Fusion for Explainable E-Commerce Conversion Predictio

Este artículo propone LADMF, un marco unificado que integra el razonamiento de grafos de conocimiento aumentado por LLM con la fusión multimodal desentrelazada y la atención causal contrafáctica para mejorar significativamente la precisión de la predicción de conversión en el comercio electrónico y generar explicaciones fieles y legibles por humanos.

Meili Zhang, Weibo Shi2026-07-08
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Layer Wise IndoBERT Representation Evolution for Indonesian Misinformation Detection

Este artículo presenta un análisis sistemático por capas de los modelos IndoBERT ajustados para la detección de desinformación en indonesio, revelando una evolución representacional consistente de tres fases donde las características críticas relacionadas con los bulos se forman en las capas intermedias y se consolidan en las capas superiores, al tiempo que destaca los distintos roles funcionales entre las representaciones [CLS] y las de media agrupada (mean-pooled).

Rini Anggrainingsih, Julian Dewanto, Ghulam Mubashar Hassan2026-07-08
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DLMC_Net: Adaptive Self Attention Module and Customized Convolutional Neural Network with Borderline SMOTE for Classification of Malwares using Byte Code Images

Este artículo propone DLMC_Net, un novedoso marco de aprendizaje profundo que combina una CNN personalizada, un módulo de autoatención adaptativa y Borderline SMOTE para lograr una precisión de vanguardia (99.92%) en la clasificación de malware multiclase mediante imágenes de bytecode, superando significativamente a los modelos base establecidos.

Muhammad Imran Ali Khan, Hassaan Malik, Muhammad Nabeel Asghar, Sajid Iqbal2026-07-08
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Simulating Quiet Quitting: A Computational Experiment on Crisis Management Strategies using Generative Agents

Este artículo presenta un marco de agentes generativos que simula y cuantifica con éxito el fenómeno de la "renuncia silenciosa", revelando que, si bien las estrategias de compromiso reducen significativamente las intenciones de rotación, su eficacia está moderada críticamente por los rasgos de personalidad de los empleados, estableciendo así un banco de pruebas computacional para la gestión de crisis dirigida con precisión.

Rui Hong, Feng Yao, Peijun Ye, Tao Wang, Zhongshan Zhang2026-07-08
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Instruction fragility under hidden operational requirements

Este artículo demuestra que las instrucciones en lenguaje natural son frágiles ante requisitos operativos ocultos, revelando que mientras el prompting genérico falla al no satisfacer las restricciones omitidas, el rendimiento mejora significativamente cuando dichas restricciones se elicitan y ejecutan explícitamente.

Chanho Park, Jinbae Gong, Minsu Kim, Gyeongho Gong, Woochan Lee, Yeachan Kwak, Seongim Choi2026-07-07