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3729 artículos

💻 ciencias de la computación

Attention-Assisted Multi-Scale Music Spectral Representation Learning for Intelligent Emotion Quantification

Este artículo propone MASAN-Net, un marco de aprendizaje de representación espectral multiescala asistido por atención que cuantifica eficazmente las emociones musicales continuas mediante el aprovechamiento de la extracción de características jerárquicas y mecanismos de atención frecuencia-temporal para lograr un rendimiento y una interpretabilidad superiores en conjuntos de datos de referencia.

Jiajie Liu2026-10-29
💻 ciencias de la computación

Quality-Constrained Predictive Anisotropic Grid Warping for FLIP Liquids

Este artículo presenta un método de deformación de rejilla anisotrópica predictiva con restricción de calidad para líquidos FLIP que utiliza la predicción de movimiento futuro y la regularización basada en el Jacobiano para concentrar dinámicamente la resolución de la rejilla en regiones de flujo importantes, mientras controla explícitamente la distorsión de las celdas locales y la calidad de su forma.

Jong-Hyun Kim2026-10-29
💻 ciencias de la computación

A Joint Learning and Optimization Approach for the Two-Stage Stochastic Service Network Design Problem

Este artículo propone un marco de optimización aumentado por redes neuronales para el problema del diseño de redes de servicio estocástico de dos etapas, computacionalmente intratable, demostrando que una novedosa estrategia de generación de datos basada en perturbaciones permite que el modelo logre una calidad de solución comparable a la Aproximación de Promedio de Muestras, ofreciendo al mismo tiempo una escalabilidad mejorada para los transportistas de consolidación de carga.

Ahmad Baubaid2026-10-29
💻 ciencias de la computación

An Intelligent Cybersecurity Framework for IoT-Based Smart Grid Systems

Este artículo presenta TALLY, un marco de detección de anomalías de tres capas, demostrablemente robusto para redes inteligentes basadas en IoT, que utiliza un conjunto de pequeños predictores y estadísticas de orden para tolerar un número configurable de nodos comprometidos, manteniendo bajas tasas de falsas alarmas y certificando las alarmas contra ataques adaptativos.

Xiangsen Xu, Jing Zeng, Pingzhou Li2026-10-29
💻 ciencias de la computación

HADIA KB as an Evidence Preserving Digital Knowledge Infrastructure for Traditional Rice Beer in Jharkhand India

Este artículo presenta HADIA-KB, una infraestructura de conocimiento digital que preserva la evidencia, la cual agrega y mapea datos científicos y culturales fragmentados sobre la cerveza de arroz tradicional de Jharkhand (Hadia) para mantener la procedencia de las fuentes, resaltar las brechas de documentación regional y permitir una exploración reproducible y auditable para investigadores y responsables de políticas.

Mohammad Amir Khusru Amir2026-10-29
💻 ciencias de la computación

Big Data Applications and Intelligent Decision Support Framework for Study Tourism Market Demand Forecasting

Este artículo propone el marco BDIDS, un sistema de soporte de decisiones inteligente impulsado por el gran volumen de datos que integra la fusión de datos multimodales y un modelo híbrido Transformer-LSTM para superar la heterogeneidad de los datos y el desfase en la previsión, mejorando así significativamente la precisión de la predicción de la demanda turística y apoyando las decisiones de asignación de recursos.

Ping Yan2026-10-29
💻 ciencias de la computación

Mastering Baghchal by Self-Play with Deep Reinforcement Learning

Este artículo presenta una evaluación sistemática de cuatro algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo (DQN, REINFORCE, PPO y MuZero) para dominar el juego de tablero asimétrico nepalí Baghchal mediante el autoaprendizaje, revelando que MuZero logra las tasas de victoria más altas mediante la planificación basada en modelos, mientras que PPO ofrece el equilibrio más práctico entre rendimiento y eficiencia computacional.

Ranjit Raut, Aarav Subedi, Sagun Rai2026-10-29
💻 ciencias de la computación

Frugal AI Models Show Uneven Accuracy Loss That Threatens Reliable Environmental Decision Making

Esta revisión sistemática de 31 estudios revela que, si bien los modelos de IA frugal ofrecen una vía accesible para la toma de decisiones ambientales con recursos limitados, su degradación de precisión desigual e impredecible —agravada por las frecuentes lagunas en el reporte de la consecuencialidad de las decisiones, la validación de campo y la propia huella ambiental de los modelos— hace necesario el marco propuesto de Eficacia Ambiental de la IA Frugal (FAEE, por sus siglas en inglés) para evaluar mejor la fiabilidad y las compensaciones.

Nohman Khan, Huma Sikandar, Javed Ali, Ahmed H. Alsharif, Hamad Raza2026-10-29
💻 ciencias de la computación

The Dual-Use Nature of Large Language Models in Cybersecurity: A Bibliometric Analysis and Critical Review

Este artículo combina un análisis bibliométrico de 7.369 documentos con una revisión crítica para revelar que la investigación sobre los modelos de lenguaje de gran tamaño en la ciberseguridad está fragmentada entre roles ofensivos y defensivos aislados, lo que impulsa a los autores a proponer un marco de doble uso acoplado y ocho direcciones de investigación priorizadas para abordar la falta de evaluación adaptativa y de estrategias de seguridad integradas.

Muhammad Sharjeel Aziz, Muhammad Ramzan Ali, Adnan Manzoor, Muhammad Younis, Zulfiya Khabirova2026-10-29
💻 ciencias de la computación

Sources of Risk in AI Systems Revisited: FCAIR-O, a Faceted Causal Framework and Lightweight Ontology for Risk Management and Assurance

Este artículo presenta FCAIR-O, un marco conceptual revisado y una ontología ligera que resuelve la confusión de roles en los modelos de riesgo de IA existentes mediante el establecimiento de un esqueleto causal de doce nodos con ocho facetas ortogonales para mejorar la trazabilidad mecánica, la responsabilidad y la garantía de gestión de riesgos.

Moritz Schneider, André Steimers2026-10-29