Artículos revisados por autores

Para cada artículo de esta página, al menos uno de los autores originales ha visto nuestra explicación divulgativa y se ha implicado con ella — ya sea confirmando su precisión o solicitando correcciones que después aplicamos. Una confirmación no significa que los autores aprueben formalmente cada frase, pero sí que la explicación ha pasado por los ojos de quienes escribieron el artículo.

1008 artículos revisados por autores · 81–90 / 1008

🤖 AI

The Autonomous Agency Scale: A Behavioral Framework for Measuring Self-Directed Behavior in AI Systems

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.

Samuel Presgraves2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

📄 medicine

Cancer Immunotherapy Implementation in Crisis-Affected MENA Settings (Lebanon, Sudan, and Iraq): A Pilot Descriptive-Analytical Cross-Sectional Study of Barriers, Clinical Readiness, and Policy Priorities

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.

Gazy EBRAHIM2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

📄 medicine

Computational In Silico Screening of Himalayan Phytochemicals Against the Oncogenic Chaperone Protein (AGR2): Exploring Nepal's Biodiversity for Accessible Cancer Therapeutics

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.

Sambriddha Karki2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

🤖 AI

Spatiotemporal Facial Action Unit Detection using Twin Cycle Autoencoders for Driver Monitoring

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.

Sai Sidharth D2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

🤖 AI

Pediatric Bone Age Prediction Using Deep Learning

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.

Al Zadid Sultan Bin Habib, Md. Ekramul Islam, Md Asif Bin Syed, Md Younus Ahamed, Tanpia Tasnim2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

⚡ electrical engineering

Cyclic Shear Response of Polyurea-Strengthened Dry-Joint Stone Masonry Walls

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.

Saeid Khalesi, Mohammad Safi2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Interpretable Audio Pattern Discovery in Keyword-Spotting Models via Waveform Optimization and Segment-Level Analysis

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.

Aleksandr Gertsen, Aleksandr Lenshin2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

🧬 biology

An Innovative Perspective to Profound Functions of the Brain: Hypothesis of Resonance of Closed Neural Network Geometries

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.

Hasan Niazi2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

📄 medicine

Alveolar-Arterial PO2 via Metabolic CO2 Mass Balance: Intrapulmonary Shunt as the Determinant during Heavy Normoxic Exercise

Al aplicar un modelo determinista de balance de masa de CO2 metabólico a datos experimentales, este estudio demuestra que un shunt intrapulmonar funcional de aproximadamente el 2,39 % —previamente oculto por las técnicas de gas inerte debido a limitaciones metodológicas— es el determinante principal de la diferencia de PO2 alveolar-arterial durante el ejercicio normóxico intenso, ofreciendo un marco analítico no invasivo para el monitoreo cardiorrespiratorio.

Rosalba Vanni2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

💻 computer science

Measurement-guided, training-free Fourier correction: a cost-efficient alternative to generative adaptation for cold-start construction-scene segmentation

Este artículo introduce un protocolo de corrección de Fourier rentable y libre de entrenamiento que cuantifica y ajusta desajustes específicos de amplitud de baja frecuencia entre imágenes de construcción sintéticas y reales para mejorar significativamente el rendimiento de segmentación en el arranque en frío para clases críticas de seguridad poco comunes sin requerir extensos datos no etiquetados del objetivo o modelos generativos.

Jonghun Gim, Jeongik Min2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ

← Anterior Siguiente →