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💻 computer science

Evaluation Pitfalls and Multimodal Baselines for the \dataset{} IoT Malware Dataset

Este artículo introduce los primeros referentes sistemáticos y protocolos de evaluación para el conjunto de datos de malware multimodal CIC-YNU-IoTMal2026, revelando deficiencias críticas tales como la fuga de datos por divisiones aleatorias, altas tasas de omisión de muestras inactivas bajo condiciones libres de fuga y una severa fragilidad de arquitectura cruzada, al tiempo que demuestra que las elecciones de protocolo, en lugar de la selección del modelo, dominan finalmente el rendimiento reportado.

Xuetong Zhang, Yifei Xing, Zhibin Guo, Jianmin Li2026-08-26
💻 computer science

A Localization-Aware Heterogeneous CNN Ensemble with Neural Meta- Fusion for Plant Disease Classification, with a Component Analysis on Laboratory and Field Images

Este artículo presenta un conjunto de CNN heterogéneo con conciencia de localización y fusión meta-neuronal que demuestra cómo los componentes críticos de los procesos de clasificación de enfermedades de plantas se desplazan desde la amplitud del conjunto y los descriptores diseñados a mano en entornos de laboratorio hacia la localización de hojas y la fusión aprendida cuando se aplican a imágenes de campo, validado mediante rigurosos estudios de ablación tanto en los conjuntos de datos PlantVillage como PlantDoc.

Ehsan Gaballah2026-08-26
💻 computer science

Hybrid 3D-CNN, Bi-LSTM, and Transformer-Based Framework for Anomaly Detection of Human Behaviour in Video Surveillance with Adaptive Error Minimization

Este artículo propone un novedoso marco de aprendizaje profundo híbrido que integra arquitecturas 3D-CNN, Bi-LSTM y Transformer con un módulo de umbral adaptativo y optimización de pérdida multiobjetivo para lograr una detección de anomalías en tiempo real y de vanguardia en la vigilancia por video, reduciendo significativamente las falsas alarmas en diversas condiciones ambientales.

Sameera yasam, Syed Ali Hussain, Vijaya Kumar Koppula2026-08-26
💻 computer science

CEGNN-Fraud: A Scalable Heterogeneous Temporal Graph Neural Network with Evidence-Constrained LLM Risk Reasoning

CEGNN-Fraud es una red neuronal de grafos temporal heterogénea y escalable que mejora la detección de fraude financiero mediante una compuerta de fiabilidad condicionada por eventos y un LLM restringido para la generación de informes de riesgo basados en evidencia, demostrando un rendimiento superior en precisión, robustez y generalización en comparación con las líneas base existentes.

Yilin zhong2026-08-26
💻 computer science

A Framework for Dynamic Memory Management and Personalized Agent Decision-Making in Retrieval- Augmented Generation

Este artículo presenta DMAP-RAG, un marco que mejora la Generación Aumentada por Recuperación mediante la integración de una arquitectura de memoria de almacenamiento dual con estructura de árbol y la toma de decisiones de agentes personalizados para lograr un rendimiento competitivo en la coherencia del diálogo multiturno y la satisfacción del usuario.

Xiangguo Qian, Yong Xu, Chuqi Ma, Choon Kit Chan2026-08-26
💻 computer science

Brain tumor classification: A comparative analysis of deep learning techniques and impact of augmentation approaches on T1-CE MRI scans

Este artículo presenta un análisis comparativo de siete modelos de aprendizaje profundo preentrenados en exploraciones de RM T1-CE para la clasificación de tumores cerebrales, demostrando que VGG-16 logra la mayor precisión (92,45 %) al ser entrenado con diversas técnicas de aumento y optimizadores, mientras utiliza Grad-CAM para mejorar la interpretabilidad del modelo.

Priyanka Sharma, Sakshi Ahuja2026-08-26
💻 computer science

A Self-Healing Architecture for Mitigating Bibliographic Hallucinations in LLM-Generated Academic Texts

Este artículo presenta una novedosa arquitectura de autocuración que detecta y mitiga de forma autónoma las alucinaciones bibliográficas en textos académicos generados por LLM mediante la combinación de una verificación de múltiples capas con un proceso de refinamiento basado en sentencias eficiente, logrando una alta precisión de identificación (0,96) y reduciendo significativamente los costos computacionales mientras asegura la integridad académica.

Davide Tosi, Edoardo Crescenzo Mauriello, Andrea Utzeri2026-08-26
💻 computer science

When Evaluation Clarity Creates Algorithmic Anxiety: A Randomized Field Experiment of Explainable Fuzzy Assessment and Teacher Feedback Uptake

Un experimento de campo aleatorizado que involucra a 982 profesores universitarios chinos demuestra que la retroalimentación de IA difusa explicable mejora significativamente la equidad procedimental, la confianza calibrada y la subsiguiente mejora instructiva en comparación con los sistemas de IA tradicionales o de caja negra, principalmente al aclarar la incertidumbre algorítmica y fomentar la aceptación de la retroalimentación.

Yiran Zhou2026-08-26
💻 computer science

A Validated Measurement Protocol for Comparable, Cost-Aware Software Testing Evaluation: A Reproducible Benchmark, an Oracle Sampling-Budget Guarantee, and a Real-Fault Validity Study, Instantiated for Quantum Programs

Este artículo introduce un protocolo de medición validado y reproducible (QSQ-Bench y Q-EVAL) que asegura evaluaciones de pruebas de software comparables, conscientes del costo y con validez de constructo mediante el establecimiento de garantías estadísticas de oráculo y la demostración de su efectividad a través de un estudio exhaustivo sobre programas cuánticos y un sistema clásico.

Bhanwar Gupta, Sanjeev Rana2026-08-26
💻 computer science

SFE-YOLO: Spatial-Frequency Dual-Domain Enhanced YOLO for SAR Ship Detection

Para abordar las limitaciones de los detectores existentes en entornos marinos complejos, el artículo propone SFE-YOLO, un marco YOLO mejorado de dominio dual que integra la convolución de molinillo para la extracción de características de orientación múltiple y un bloque de dominio de frecuencia para la supresión del ruido de fondo marino, logrando un rendimiento superior en la detección de barcos mediante SAR en los conjuntos de datos SSDD y HRSID.

Huicong Ning, Ying Zhang, Jiajia Chen, Peinan Hao, Xiaojing Zhao, Tianzi Yan2026-08-26