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Brain–Behavior Alignment and Cross-Modal Contrastive Learning for Multimodal Autism Spectrum Disorder Detection

Este artículo propone la Red de Alineación Cerebro-Comportamiento con Transformer de Aprendizaje Contrastivo Multimodal (BBAN-CMCLT), un nuevo modelo de aprendizaje profundo multimodal que integra datos de fMRI, faciales, de seguimiento ocular y clínicos para lograr una precisión de vanguardia (98.97%) en la detección del Trastorno del Espectro Autista mediante la alineación efectiva de los patrones cerebrales y conductuales.

Deema Mohammed AlSekait, Mohammed Zakariah2026-06-30
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CPBS: A Collaborative Proxy Blind Signature Scheme with Threshold Authorization for Privacy-Preserving Medical IoT

El artículo propone CPBS, un esquema de firma ciega por proxy colaborativo que aprovecha un mecanismo de umbral (t,n) para distribuir la confianza entre nodos pares descentralizados para la recopilación de datos segura, preservadora de la privacidad y auditable en redes de IoT médicas con recursos limitados, reduciendo significativamente la sobrecarga computacional y de comunicación en comparación con las soluciones centralizadas existentes.

Jinnan Li, Qing Ye, Yi Yang, Qian Zhou, Zhimin Yuan, Shiwei Huo2026-06-30
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CASPA: Content-Aware Global Aggregation and Spatial prior Channel Attention for Thangka Image Super-Resolution

Este artículo propone CASPA, una novedosa red de superresolución que combina módulos de Agregación Global Consciente del Contenido y de Atención de Canales con Prioridad Espacial para superar las limitaciones de los Vision Transformers existentes, logrando así una reconstrucción de alta fidelidad de imágenes de Thangka con una captura semántica de largo alcance mejorada y una preservación de detalles geométricos finos.

Mengyuan Zhang, Nianyi Wang, Yutong Wang, Yakun Xin, Chenyi Xia, Yanwen Gao2026-06-30
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Difficulty-Aware Sample Allocation for Adaptive Data Augmentation in Semantic Segmentation

Este artículo presenta la Asignación de Muestras Consciente de la Dificultad (DASA, por sus siglas en inglés), un marco agnóstico a la arquitectura que mejora el rendimiento de la segmentación semántica mediante la asignación dinámica de un aumento de datos más fuerte a las muestras basándose en una puntuación de dificultad multifactorial que combina la ambigüedad de la predicción, la pérdida de entrenamiento, la rareza de la clase y la complejidad de los bordes.

Olasimbo Ayodeji Arigbabu, Abimbola Ismail Arigbabu2026-06-30
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Detecting Cross-Medium Stylistic Signals in Sketches and Paintings with Pretrained Visual Encoders

Este estudio demuestra que los codificadores visuales preentrenados como CLIP y SigLIP pueden detectar señales estilísticas persistentes a través de bocetos y pinturas mejor que los descriptores hechos a mano, aunque su fragilidad frente a negativos visualmente similares sugiere que son más valiosos como herramientas para analizar la percepción del estilo artístico de la IA que como mecanismos de autenticación fiables.

Hassan Ugail, Jan Ritch-Frel, Irina Matuzava, Christopher Brooke2026-06-30
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Hardware-Assisted Zero-Knowledge Authentication Scheme for Resource-Constrained IoT Terminals: USBKEY Implementation and Evaluation Based on GSVOLE-2DLC

Este artículo propone y evalúa un esquema de autenticación de conocimiento cero asistido por hardware utilizando un USBKEY y el protocolo GSVOLE-2DLC para permitir una verificación de identidad segura, preservadora de la privacidad y ligera para terminales de IoT con recursos limitados.

Jianxin Wang, Zifan Xu, Runze Zhou, Chaoen Xiao, Lei Zhang2026-06-30
💻 computer science

CQ-Transformer: A Query Decomposition Framework with ALBERT-Based Semantic Matching for Complex Extractive Question Answering

Este artículo presenta CQ-Transformer, un marco híbrido de respuesta a preguntas extractiva que combina la descomposición de consultas con el filtrado semántico basado en ALBERT y codificadores RoBERTa/XLNet para superar significativamente a los modelos de referencia existentes en el manejo de consultas complejas y de múltiples categorías en el conjunto de datos SQuAD 2.0.

Hasnain abdullah, Abd Ur Rahman, Riaz Ahmed, Muhammad Awais, Ali Hamza2026-06-30
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Cross-Layer Early Detection of SDN-IOT Attacks: Fusing Controller Telemetry With Data-Plane Flow Statistics

Este artículo propone un modelo de fusión tardía de doble rama que integra la telemetría del controlador ONOS con estadísticas de flujo del plano de datos utilizando el benchmark ASEADOS-SDN-IoT, logrando una alta precisión de detección al tiempo que reduce significamente el recuento de paquetes requerido para la identificación temprana de ataques en comparación con las líneas base de solo plano de datos.

Andrew Oppong-Asante, Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah2026-06-30
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AI-Enabled Public Health Agent for SupportingFrontline Healthcare Workers in Primary CareSettings: Design, Evaluation, and Decision Support

Este estudio presenta y evalúa un Agente de Salud Pública ligero, basado en Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que mejora con éxito la recuperación de información, el apoyo a la toma de decisiones y la eficiencia operativa para los trabajadores de la salud de primera línea en entornos de atención primaria, manteniendo un overhead computacional mínimo, aunque su efectividad clínica requiere una mayor validación en el mundo real.

Sayed Mohammed Zeeshan2026-06-30
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A parameter-efficient deep ensemble for automated flow cytometry-based diagnosis

El artículo presenta CytoDNNEnsemble, un modelo de ensamblado profundo eficiente en parámetros que aprovecha perspectivas globales y locales complementarias para automatizar el análisis de citometría de flujo de alta dimensión, logrando una precisión y robustez superiores en comparación con los métodos del estado del arte al minimizar la dependencia de la selección de poblaciones (gating) por parte de expertos.

Tomasz Gniazdowski, Urszula Markowska-Kaczmar2026-06-30