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Este artículo presenta TRNEWS-2025, un conjunto de datos de noticias en turco a gran escala y anotado manualmente que cubre nueve categorías diversas hasta 2025, el cual ha sido validado para su uso efectivo en la clasificación de textos e investigación de PLN mediante experimentos con modelos basados en transformadores y modelos clásicos de aprendizaje profundo.
Este artículo propone MM-QLOF, una función de objetivo de Q-learning multimétrica descentralizada que integra la tasa de éxito de paquetes, las transmisiones esperadas y los niveles de congestión para permitir la selección autónoma y adaptativa de nodos padre en redes IoT, mejorando significamente las tasas de entrega de paquetes y reduciendo la latencia en comparación con los estándares RPL existentes.
Este artículo presenta una revisión narrativa conceptual de la literatura de 2020 a 2025 sobre ciberataques globales de casos múltiples, destacando las limitaciones de los modelos de seguridad tradicionales y proponiendo un nuevo marco de cuatro niveles para avanzar en la comprensión e implementación de la resiliencia cibernética.
Este artículo propone un método de prevención de la manipulación de datos de privacidad para multisensores que combina la autenticación distribuida, una caja T cifrada con AES mejorada y la detección de ataques de inundación basada en la varianza diferencial para garantizar la seguridad, integridad y confidencialidad de los datos durante la transmisión y el almacenamiento.
Este artículo propone FPSD-MCP, un nuevo marco de aprendizaje federado que integra la computación multipartita segura y el cifrado homomórfico con una estrategia de agregación adaptativa para lograr una solución de detección de spam escalable, preservadora de la privacidad y eficiente en comunicación para entornos multi-nube heterogéneos.
Este artículo propone el Modelo de Difusión Guiado por Intención (IGDM, por sus siglas en inglés), un nuevo marco que mejora la recomendación de inicio en frío para usuarios mediante la extracción de prototipos de intención latente transferibles a partir de datos históricos, su fusión adaptativa con comportamientos de usuario dispersos y la guía de un proceso de eliminación de ruido basado en difusión para refinar la estimación de preferencias, superando así a los modelos de referencia existentes en múltiples conjuntos de datos del mundo real.
Este artículo presenta TRIDIS, un corpus abierto y armonizado de documentos manuscritos medievales y de la Edad Moderna diseñado para apoyar el Reconocimiento de Texto Manuscrito y el Reconocimiento de Entidades Nombradas, al tiempo que propone una estrategia de evaluación innovadora basada en valores atípicos para abordar las limitaciones de las divisiones aleatorias convencionales en la evaluación de documentos patrimoniales.
Este artículo presenta el Optimizador Aye-Aye (AAO), un nuevo algoritmo metaheurístico de inspiración biológica que imita la estrategia de forrajeo percusivo del lémur Aye-Aye a través de tres fases adaptativas para lograr un equilibrio superior entre exploración y explotación, una convergencia más rápida y un rendimiento robusto en problemas de optimización de referencia y del mundo real.
Este artículo propone un marco basado en un modelo de lenguaje-visión con retroalimentación de verificación de ejemplos con restricciones y evaluación de confianza para lograr la extracción estructurada de alta precisión y la reconstrucción estandarizada de documentos heterogéneos de procesos de mecanizado bajo restricciones de bajos recursos, reduciendo eficazmente las alucinaciones y permitiendo la digitalización del conocimiento en la fabricación inteligente.
Este estudio evalúa los riesgos de ciberseguridad en los ecosistemas de IoT de hogares inteligentes en la región MENA a través de una encuesta a 164 usuarios de habla árabe, revelando altas preocupaciones de privacidad y prácticas de protección inconsistentes, al tiempo que propone recomendaciones de seguridad de múltiples capas que van desde la concienciación del usuario hasta soluciones basadas en blockchain.