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💻 computer science

Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations

Este artículo introduce un marco de redes tensoriales de inspiración cuántica utilizando Estados de Producto de Matrices y embebimientos de AlphaEarth para el mapeo de la susceptibilidad a los incendios forestales en la región de Gargano, el cual no solo logra una precisión de clasificación competitiva, sino que también revela dinámicas de grokking distintivas y proporciona un análisis de separabilidad de clases con base física y resuelto por niveles a través de diagnósticos de mixtura cuántica.

Domenico Pomarico, Alessandra Costantino, Gabriel Ramirez Sanchez, Loredana Bellantuono, Davide D'Alò, Mario Elia, Aless (…)2026-07-29
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HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

Este artículo propone HCSC-Net, un marco de calibración semántica contextual jerárquica que mejora la segmentación semántica débil basada en CLIP mediante la integración de los módulos de Calibración Estructural por Grupos y Calibración Semántica de Contexto Residual para resolver problemas de inconsistencia estructural e interferencia de fondo, logrando un rendimiento de vanguardia en los bancos de pruebas PASCAL VOC 2012 y MS COCO 2014.

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
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Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

Este estudio controlado aleatorizado revela que los modelos de lenguaje de gran tamaño son significativamente más susceptibles que los médicos humanos a las claves contextuales que inducen elecciones diagnósticas incorrectas, lo que destaca una vulnerabilidad de seguridad crítica para los sistemas de IA clínica que puede mitigarse mediante estrategias de prompting específicas.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29
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TRIBRID-Optimized MobileNetV3 Framework for Explainable Printed Circuit Board Defect Classification

Este artículo presenta un marco de clasificación de defectos de PCB explicable que combina el ajuste de hiperparámetros optimizado mediante TRIBRID, el aprendizaje por transferencia y MobileNetV3 para lograr una precisión y una interpretabilidad perfectas, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia computacional requerida para los sistemas inteligentes de Inspección Óptica Automatizada.

Manjunath G. Asuti, Nirmalkumar S. Benni, Ramesh B T, Phanindra Reddy Kannari, S N Chaitra, K J Kavitha, B P Mishra2026-07-29
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TPM-Free Post-Quantum Attestation for Legacy Industrial Control Devices Using Commodity-Hardware Trusted Execution

Este artículo presenta un mecanismo de atestación post-cuántica independiente del hardware para dispositivos industriales heredados que aprovecha el ciclo de hibernación-reanudación en plataformas x86 comerciales para capturar y firmar el estado de ejecución mediante CRYSTALS-Dilithium, permitiendo así una verificación confiable sin hardware de seguridad dedicado como los TPM.

Tejasva Jadhav2026-07-29
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Hybrid Multi- Expert Deep Learning Framework for Operational SAR Maritime Surveillance and Dark Vessel Identification

Este artículo propone un Marco de Aprendizaje Profundo de Múltiples Expertos Híbridos que utiliza un mecanismo de enrutamiento ResNet-50 inteligente para seleccionar dinámicamente modelos de detección especializados (YOLOv8 y Mask R-CNN mejorado con SwinIR) para diferentes entornos marítimos, logrando una alta precisión en la detección de barcos e identificando con éxito embarcaciones oscuras en escenarios del mundo real como el Estrecho de Singapur.

Syed Wajid Ali, Sudhir Nadda, Shivani Verma, Shuchismita Mishra2026-07-29
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Bridging AI Design and Public Accountability: A Tool and Owner Principle and Framework for Anthropomorphic AI Governance

Este artículo propone un modelo de gobernanza centrado en las partes interesadas para la IA antropomórfica que establece un principio de "dueño de la herramienta" para aclarar la rendición de cuentas e introduce el Marco de Responsabilidad de Externalidad Internalizada (IEAF, por sus siglas en inglés) para operativizar la responsabilidad del desarrollador a través de tres niveles de compromiso emocional y control del usuario.

Zi An Wang2026-07-29
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Atlases Are Already Inside: Recovering Population Templates from Pretrained Diffusion Models

Este artículo demuestra que los modelos de difusión preentrenados codifican implícitamente atlas anatómicos a nivel poblacional dentro de su dinámica aprendida, permitiendo la recuperación directa de plantillas cerebrales nítidas, condicionadas por la edad y competitivas en términos de registro mediante inferencia determinista sin requerir un registro explícito ni objetivos de entrenamiento específicos para un atlas.

Jian Shi, John Femiani, Peter Wonka2026-07-29
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BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1

Este artículo presenta BQEB ForecastBench, un marco de evaluación abierto que utiliza el conjunto de datos BQEB-Data v1 para estandarizar la evaluación de modelos de IA para la previsión de redes inteligentes, demostrando mediante experimentos de referencia que la Regresión Lineal supera a otros modelos en la predicción de la carga y los precios de la electricidad, al tiempo que destaca la complejidad inherente a la previsión de precios.

Rakesh Kumar Agrawal2026-07-29
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When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo de doble tarea basado en LSTM que predice simultáneamente el momento de recompra del cliente y la selección del próximo producto, demostrando un rendimiento superior sobre los modelos existentes en datos de comercio electrónico a gran escala y ofreciendo un sistema de agente de IA práctico para la optimización automatizada del marketing.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29