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Este estudio revela que el aprendizaje integrado de SSI-STEAM cultiva eficazmente un perfil de alfabetización ambiental general muy alto entre los futuros docentes de biología, particularmente en conciencia y comportamiento, aunque destaca el pensamiento crítico basado en SSI como la dimensión más desafiante que requiere un mayor fortalecimiento curricular.
Este artículo introduce la Escala de Agencia Autónoma (AAS, por sus siglas en inglés), un marco conductual que cuantifica la autodirección de la IA a través de siete dimensiones y dos bandas temporales, revelando que, si bien los agentes de tareas actuales carecen de una autonomía genuina durante los periodos de inactividad, las arquitecturas de compañía persistentes demuestran un comportamiento autodirigido mensurable.
Este estudio piloto descriptivo-analítico de 23 profesionales de la oncología en Líbano, Sudán e Irak revela que el acceso a la inmunoterapia contra el cáncer está severamente limitado por los altos costos, la inestabilidad política y las interrupciones en la cadena de suministro, al tiempo que confirma la viabilidad del instrumento de investigación para una futura investigación a mayor escala que guíe intervenciones políticas y multilaterales urgentes.
Este estudio utiliza el cribado virtual in silico para identificar al 11-O-galoil bergenina y fitoquímicos relacionados del Himalaya como nuevos inhibidores de alta afinidad de la chaperona oncogénica AGR2, estableciendo una relación preliminar de estructura-actividad para su futura validación experimental.
Este artículo propone el Twin Cycle Autoencoder (TCA), una novedosa arquitectura espaciotemporal que integra el desenredo de la apariencia espacial y la consistencia de la trayectoria temporal para detectar de manera robusta las Unidades de Acción Facial para el monitoreo del conductor bajo condiciones desafiantes en el interior del habitáculo, logrando un rendimiento de vanguardia en los puntos de referencia mientras mantiene un rendimiento en tiempo real en hardware embebido.
Este artículo presenta un enfoque de aprendizaje profundo utilizando modelos EfficientNet, particularmente EfficientNetB4 mejorado con un mecanismo de Atención Aditiva, para predecir con precisión la edad ósea pediátrica a partir de radiografías de mano, ofreciendo una solución más eficaz y automatizada para el diagnóstico de trastornos endocrinos en comparación con los métodos convencionales.
Este estudio valida, mediante micro-modelado de elementos finitos, que los recubrimientos de poliurea mejoran significativamente el desempeño de cizallamiento cíclico, la disipación de energía y las características de desplazamiento residual de los muros de mampostería de piedra con juntas secas, estableciéndolos como una solución de reforzamiento sísmico efectiva.
El artículo presenta COLIP-2, un modelo de incrustación multimodal que integra el olfato, la visión y el lenguaje para permitir que los robots localicen de forma probabilística los olores en objetos, al tiempo que destaca las limitaciones actuales de los datos de código abierto y la necesidad de nuevos conjuntos de datos para avanzar en la percepción olfativa.
Este artículo presenta GRADV, un flujo de trabajo de análisis de señales reproducible que descubre y evalúa patrones de audio de clases objetivo en modelos de detección de palabras clave mediante la optimización de formas de onda y la realización de análisis a nivel de segmento, logrando altas tasas de éxito sin proponer nuevas arquitecturas de reconocimiento de voz.
Este artículo propone el marco de Resonancia de Geometrías de Redes Neuronales Cerradas (RCNNG, por sus siglas en inglés), el cual postula que la percepción y la conciencia emergen de atractores resonantes estables en circuitos neuronales recurrentes, donde la estabilidad perceptiva y la experiencia subjetiva ("innergence") surgen del mapeo de las geometrías neuronales cerradas impulsadas por la entrada hacia sus identidades resonantes intrínsecas en lugar de sus estructuras físicas.