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💻 computer science

Routing by Hurst: Matching Decomposed Modes to Inductive Biases for Time-Series Learning

El artículo propone HRMN, un novedoso marco de aprendizaje de series temporales que imita el procesamiento jerárquico de la corteza de los primates mediante la descomposición de las señales en modos intrínsecos vía EEMD, dirigiendo los componentes transitorios y persistentes a ramas especializadas de TCN y Transformer basándose en sus exponentes de Hurst, y logrando un rendimiento de vanguardia en tareas de clasificación, regresión y detección de anomalías con significativamente menos parámetros que los modelos existentes.

Yiwei Shi2026-08-12
💻 computer science

Nonparametric domain adaptation for multimodal connoisseurship of Buddhist statuary across dynasties (ChronoStyleNet2.0)

ChronoStyleNet 2.0 es un sistema no paramétrico y multimodal diseñado para asistir a especialistas en la documentación, datación e interpretación de estatuaria budista a través de las dinastías chinas mediante el aprovechamiento de la generación de lenguaje aumentado por recuperación y el uso de prompts estructurados, demostrando un sólido desempeño en el análisis estilístico y la datación al tiempo que sirve como una ayuda trazable en lugar de un reemplazo para el juicio experto.

Zike YU, Jia Xing, Lin Zhao, Du Lei, Linfeng Chen, Yurui Han, Wei Ren2026-08-12
💻 computer science

Quantum Key Search Algorithms under Side-channel Attack

Este artículo propone un algoritmo de búsqueda de claves cuánticas mejorado que aprovecha las distribuciones de error inducidas por ataques de canal lateral para lograr una aceleración supercuadrática sobre los métodos clásicos y superar los enfoques cuánticos existentes como el de Glaser, al tiempo que aborda los desafíos de la preparación del estado de entrada mediante una implementación eficiente del estado de Dicke.

Yunteng Yang, Jianhong Shi, Hailong Zhang, Hongwei Li, Xiangqun Fu, Yonghui Yang, Yubing Zhu, Yanyang Zhou2026-08-12
💻 computer science

Conditional Generation of Overlapping Mixed-type Wafer Bin Map Defects via Feature-wise Linear Modulation

Este artículo propone la Red Generativa Condicional de Obleas (WCGN, por sus siglas en inglés), un marco que integra la Modulación Lineal por Características en una arquitectura U-Net para generar máscaras interpretables a nivel de píxel para defectos de mapas de contenedores de obleas mixtos y superpuestos, superando así a los métodos de vanguardia en precisión de segmentación y apoyando el diagnóstico de ingeniero en el bucle en la fabricación de semiconductores.

Jaejoon Choi, Younghoon Kim2026-08-12
💻 computer science

TCGA-Informed Digital Twins for Safe Offline Reinforcement Learning in Chemotherapy Dose Optimization

Este artículo presenta un marco de gemelo digital informado por TCGA que utiliza el aprendizaje por refuerzo fuera de línea SafeCQL para optimizar las políticas de dosificación de quimioterapia al equilibrar explícitamente el control del tumor frente a las restricciones de seguridad fisiológica dentro de un entorno de simulación preclínica transparente.

Haoxuan Song, Yongliang Jia2026-08-12
💻 computer science

Action-masked deep Q-learning for optimizing full-length and short-turn urban rail services

Este artículo propone un marco de aprendizaje Q profundo con enmascaramiento de acciones para optimizar los servicios de transporte ferroviario urbano mediante la selección dinámica entre patrones de recorrido completo y de trayecto corto, lo que reduce significativamente los tiempos de espera de los pasajeros y aumenta la capacidad del servicio en comparación con las políticas tradicionales fijas o basadas en umbrales, garantizando al mismo tiempo la viabilidad operativa.

Yibo Wang, Zhengfeng Ma, Rongjie Chen2026-08-12
💻 computer science

Traffic flow forecasting with explicit priors and prior-conditioned adaptive fusion

Este artículo propone un marco de pronóstico de flujo de tráfico que separa explícitamente las observaciones dinámicas de los conocimientos estructurales y periódicos, integrándolos mediante un novedoso mecanismo de Fusión Adaptativa Condicionada por Prioris (PCAF, por sus siglas en inglés) para lograr una precisión de vanguardia en múltiples conjuntos de datos.

Peibei Jiang, Xiang Gu, Yuxiang Guo, Jing Wen, Dongjie Wang2026-08-12
💻 computer science

Reliability-Aware Sensor Fusion via Bidirectional Diffusion for Robust Robot Odometry

Este artículo presenta PUD–DIKF, un sistema de odometría de LiDAR–RGB-D–IMU consciente de la fiabilidad que utiliza un Tensor de Incertidumbre de Predicción derivado de difusión bidireccional para adaptar dinámicamente las covarianzas del filtro de Kalman, evitando así que las mediciones degradadas dominen las actualizaciones de estado y logrando una precisión de trayectoria superior en múltiples bancos de pruebas.

Workagegn Tatek Asfu, Shoukun Wang, Long Zhenhai2026-08-12