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1038 artículos

💻 computer science

Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Este artículo propone un marco de aprendizaje federado que preserva la privacidad e integra un modelo híbrido de Red Neuronal Profunda y XGBoost para detectar eficazmente ciberamenazas en entornos del Internet de las Cosas Médicas, abordando al mismo tiempo los desafíos relacionados con la privacidad de los datos, la distribución de datos no IID y los ataques adversarios.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26
💻 computer science

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Este artículo propone un marco ligero y modular basado en la recuperación que detecta y corrige eficazmente las alucinaciones en los Grandes Modelos de Lenguaje mediante el aprovechamiento de la recuperación de evidencia por TF-IDF y la verificación ponderada, logrando una alta precisión de detección y una reducción significativa de las alucinaciones sin la sobrecarga computacional de la inferencia de múltiples LLM.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 computer science

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Este artículo propone un nuevo marco conceptual, Secure QoS-IPv6, que integra sinérgicamente la detección de anomalías impulsada por IA, una cadena de bloques de consorcio ligera y el enrutamiento basado en aprendizaje por refuerzo profundo dentro de una arquitectura de cuatro capas de SDN y 6TiSCH para abordar de manera integral los desafíos de seguridad, confianza y Calidad de Servicio en redes IoT IPv6 heterogéneas y con recursos limitados.

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 computer science

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Este estudio demuestra que los resultados de riesgo de citación para artículos de gastroenterología clínica pueden predecirse con precisión utilizando únicamente información del tiempo de publicación, con líneas de base no semánticas y de incrustaciones de documento completo logrando un alto rendimiento en la identificación de artículos de baja citación dentro de un corpus de literatura delimitado.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26
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Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

El artículo propone CAFR, un marco de detección de dos vías que mejora la detección de objetos desconocidos mediante el empleo de un mecanismo de rectificación asimétrica para prevenir el exceso de confianza en categorías conocidas y un modelado de primer plano guiado por prototipos para mejorar la estimación de la presencia de objetos, logrando así una precisión y puntuaciones F1 superiores mientras mantiene un rendimiento estable en las categorías conocidas.

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 computer science

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Este artículo propone un marco de autonomía impulsado por el aprendizaje para pilotos automáticos de arquitectura abierta y críticos para la seguridad que integra un CVAE condicionado por una tríada para la previsión consciente de la incertidumbre con un MPC consciente del riesgo y un filtrado de seguridad mediante Funciones de Barrera de Control, todo ello orquestado dentro de una arquitectura heterogénea de triple redundancia para garantizar una navegación vehicular segura y adaptativa.

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 computer science

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Este artículo propone un método de vectorización de patentes de doble canal que aprovecha el análisis de la estructura de las reivindicaciones para codificar por separado la semántica a nivel de sistema y a nivel de detalle, los cuales se fusionan mediante un mecanismo de compuerta con corrección de decorrelación para mejorar significativamente la precisión de la concordancia de patentes sobre las líneas base de texto completo existentes.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
💻 computer science

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Este artículo presenta MotionMonitor, una sonda tecnológica que combina la detección mediante relojes inteligentes e interfaces móviles para apoyar a clínicos y educadores en la interpretación de comportamientos relacionados con el TDAH dentro de contextos escolares, enfatizando que los sistemas portátiles eficaces deben preservar el matiz ambiental, minimizar la distracción del estudiante y servir como estímulos para la comprensión humana en lugar de herramientas de diagnóstico automatizadas.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
💻 computer science

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Este artículo propone un marco de aumento de datos basado en difusión y específico para un dominio que genera imágenes sintéticas con anotaciones consistentes para especies de plagas poco comunes en trampas adhesivas, cerrando eficazmente la brecha de escasez de datos y mejorando significativamente el rendimiento de la segmentación de instancias en múltiples arquitecturas sin requerir etiquetado manual adicional.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
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Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

A través de un análisis bibliométrico de 401 documentos de 2020 a 2025, este estudio revela que, si bien la investigación sobre lo afectivo y la emoción impulsada por la IA ha madurado hacia un ecosistema coherente con una inflexión de crecimiento significativa en 2023, ambos conceptos exhiben orientaciones divergentes —donde la investigación "afectiva" se centra en la práctica educativa y la investigación de la "emoción" en el desarrollo tecnológico—, lo que requiere un Modelo de Producción de Conocimiento Dual propuesto para guiar la colaboración interdisciplinaria.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26