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Este estudio con 72 participantes demuestra que, aunque la resolución colaborativa de problemas en realidad mixta es relevante para tareas complejas, la representación de gráficos en 3D no genera resultados superiores a los de los grupos nominales, lo que subraya la importancia de utilizar estos últimos como referencia para evaluar entornos virtuales colaborativos.
El artículo presenta ReDON, un nuevo procesador óptico neuronal recurrente que supera las limitaciones de expresividad de las redes ópticas difractivas tradicionales mediante una no linealidad auto-modulada reconfigurable, logrando mejoras significativas en precisión y eficiencia energética sin añadir consumo eléctrico adicional.
El artículo presenta AnalogToBi, un marco de generación de topologías de circuitos analógicos a nivel de dispositivo que utiliza una representación de grafo bipartito y decodificación guiada por gramática para lograr un control funcional explícito, garantizar la validez eléctrica y descubrir topologías novedosas y de alta calidad sin intervención humana.
El artículo presenta Scale-Plan, un marco escalable que combina modelos de lenguaje grandes con planificación simbólica para generar representaciones de problemas compactas y relevantes, superando así los desafíos de alucinación y escalabilidad en la planificación de tareas a largo plazo para equipos de robots heterogéneos.
Este artículo presenta un servicio de auditoría transversal que, mediante el análisis de telemetría de terminal y sondas en el host, identifica de forma independiente los distintos regímenes de priorización y estrangulamiento de Starlink basándose en firmas específicas de rendimiento y latencia.
Este artículo presenta una pipeline automatizada que utiliza modelos de lenguaje grande (LLMs) para detectar y analizar las causas raíz de las pruebas inestables en software cuántico, logrando identificar 25 casos nuevos y alcanzar un alto rendimiento en la clasificación de estos errores.
El artículo presenta DendroNN, una red neuronal bioinspirada que utiliza mecanismos de detección de secuencias en dendritas y un proceso de reconfiguración sin gradientes para clasificar datos basados en eventos con alta eficiencia energética, superando a las arquitecturas neuromórficas actuales en tareas de series temporales.
El artículo propone MM-tau-p, un nuevo marco de evaluación con 12 métricas innovadoras diseñado para medir la robustez y el rendimiento de agentes multimodales adaptativos en entornos de doble control, abordando la falta de personalización en las evaluaciones actuales mediante un enfoque automatizado basado en LLM-as-judge en los sectores de telecomunicaciones y retail.
El artículo presenta KV-Lock, un marco de entrenamiento gratuito para modelos de difusión de video basados en DiT que sincroniza dinámicamente el bloqueo de claves y valores del fondo con la escala de guía condicional para mejorar la calidad del primer plano manteniendo la consistencia del fondo.
El artículo presenta WVA, un plano de control de optimización global diseñado para \texttt{llmd} que mejora el rendimiento y reduce los fallos al acoplar decisiones de escalado con el estado interno de los servidores de inferencia, logrando una mayor eficiencia en hardware heterogéneo en comparación con los autoscalers tradicionales.
Este estudio evalúa experimentalmente un radar FMCW-MIMO de bajo costo para la monitorización de signos vitales sin contacto, revelando que, aunque logra una estimación precisa de las frecuencias respiratoria y cardíaca promedio a una distancia óptima de 70 cm, presenta limitaciones significativas en la precisión para medir la variabilidad instantánea de estos ritmos.
Este estudio presenta una caracterización experimental de las propiedades dieléctricas de la piel de cerdo mediante espectroscopía de dominio temporal en el rango de 0,1 a 11 THz, extrayendo parámetros ópticos clave que respaldan el modelado de canales para redes de nanosensores intra-corporales.
Este trabajo presenta un modelo dieléctrico integral de la piel humana en los rangos de frecuencias sub-terahercio y terahercio, que combina la teoría de relajación multi-Debye con formulaciones de medios efectivos para predecir con precisión las interacciones tisulares y facilitar el desarrollo de nuevas técnicas de diagnóstico e imagen no invasivas.
Este estudio presenta un guía impulsado por un modelo de lenguaje grande (LLM) para mejorar la accesibilidad en realidad virtual para personas ciegas o con baja visión, revelando que los usuarios lo perciben como una herramienta cuando están solos pero como un compañero social en entornos grupales, lo que genera recomendaciones de diseño para futuras interacciones.
PASS es un marco escalable para el agrupamiento k-means con restricciones de pares que optimiza un subconjunto de trabajo y repara las asignaciones restantes mediante re-centrado, ofreciendo certificados de reparación verificables y habilitando formulaciones cuánticas y clásicas reducidas para resolver problemas que otros métodos no pueden finalizar a tiempo.
El artículo presenta TimeSpot, un nuevo benchmark que evalúa la capacidad de los modelos de visión y lenguaje para inferir atributos geográficos y temporales a partir de imágenes del mundo real, revelando que, aunque el ajuste fino mejora los resultados, los modelos actuales aún carecen de un razonamiento geo-temporal robusto y físicamente fundamentado.
El artículo argumenta que la integración de HPC y QPU requiere modelos y métricas cuantitativas de resiliencia diseñados *a priori*, adaptando métodos de ingeniería civil para evaluar el valor del usuario y optimizar la relación costo-beneficio de las mejoras en la pila tecnológica cuántica.
Este artículo presenta el HGT-Scheduler, un marco de aprendizaje por refuerzo que utiliza Transformadores de Grafos Heterogéneos para modelar el problema de la programación de trabajos (JSSP) como un grafo heterogéneo, logrando así capturar patrones relacionales específicos del tipo de arista y superar a los enfoques de grafos homogéneos en la obtención de políticas de programación efectivas.
Este artículo presenta una sistematización integral del conocimiento sobre identidades digitales de soberanía personal (SSDI), identificando seis desafíos clave para su adopción, analizando la predominancia de soluciones basadas en blockchain en la investigación y evaluando aplicaciones reales para concluir que la soberanía es un espectro más que una propiedad binaria, con el fin de guiar futuras investigaciones y fomentar una transición disciplinada hacia este modelo.
Este artículo presenta un marco robusto que supera las limitaciones de fase en la detección inalámbrica bistática al recuperar características de canal ideales a partir de relaciones distorsionadas, logrando una precisión sub-longitud de onda casi diez veces superior en experimentos reales con Wi-Fi y LoRa.