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💻 computer science

Graph and Low-Rank Based Cluster-Prototype Matching for Transductive Zero-Shot Learning

Este artículo propone el modelo de Emparejamiento de Prototipo de Clúster basado en Gráficos y Bajo Rango (GLCPM), un enfoque de aprendizaje de disparo cero transductivo que utiliza un marco de profesor-estudiante para aprender un mapeo de bajo rango que preserva tanto la estructura intrínseca local como las sub-variedades de las muestras incrustadas, mejorando así el reconocimiento de clases no vistas mediante un clasificador de ensamble que combina similitudes de prototipo de clúster y de muestra.

Manliang Cao, Xukang Han, Xin Chen, Sha Li2026-08-11
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A Privacy-Preserving Federated Intrusion Detection Framework with Reputation-Aware Client Selection and Integrity Verification

Este artículo propone un marco de detección de intrusiones federado que preserva la privacidad para redes de Internet de las Cosas Industriales, el cual utiliza DP-SGD a nivel de cliente, hashing para la integridad y un mecanismo de selección de clientes ligero basado en reputación para lograr más del 98% de precisión en entornos no IID sin compartir datos brutos.

Mahdiyeh Velaei, Mehdi Aminian, Seyyed Amir Asghari, Mohammad Faraji-Mehmandar2026-08-11
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Diffusion Language Models for Mobile Edge Agentic AI: Foundations, Applications, and Challenges

Esta encuesta explora el potencial de los Modelos de Lenguaje de Difusión como una alternativa no autorregresiva para la IA agéntica en el borde móvil, analizando sus fundamentos, aplicaciones de eficiencia de recursos y desafíos a nivel de sistema para permitir compensaciones flexibles entre calidad y latencia, así como un rendimiento robusto bajo las restricciones del borde.

Chenqi Li, Minghui Min, Dusit Niyato, Wei Ni2026-08-11
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QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development

Este artículo presenta QiboAgent, un marco de trabajo de código abierto que combina la Generación Aumentada por Recuperación y flujos de trabajo de agentes autónomos para permitir que los Modelos de Lenguaje Grandes ligeros superen a los modelos propietarios de referencia en la generación de código de Computación Cuántica de alta precisión, reduciendo las alucinaciones y automatizando tareas complejas de ingeniería de software para el middleware Qibo.

Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza2026-08-11
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SAGE: A Self-Adaptive Agentic Framework for Execution-Guided Code Generation and Self-Repair

Este artículo presenta SAGE, un marco de trabajo multiagente autoadaptativo que mejora significativamente la fiabilidad de la generación de proyectos de múltiples archivos ejecutables mediante el empleo de un ciclo de control MAPE-K de bucle cerrado para ejecutar código, analizar errores de tiempo de ejecución y realizar autorreparación de forma iterativa, logrando así un aumento estadísticamente significativo en las tasas de éxito en comparación con la generación de una sola pasada.

Harshil Lodhiya2026-08-11
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A Novel Approach for Integrating Mamba and Diffusion in 3D Medical Imaging

El artículo presenta MedMamba3D, una novedosa arquitectura híbrida que integra un codificador Mamba 3D de complejidad lineal, una rama U-Net determinista y un modelo de difusión condicional guiado por la estimación de incertidumbre para lograr la reconstrucción de imágenes médicas 3D con un estado del arte en consistencia anatómica, robustez ante la falta de datos y un mejor rendimiento en la segmentación de tareas posteriores.

afifa khaled, Said Jadid Abdulkadir, Majdy Mohamed Eltayeb Eltahir2026-08-11
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Adaptive Multi-Reservoir Neuromorphic Computing Using Memristive Nanowire Networks Enabled by Training-Induced Reservoir Diversity and Confidence-Guided Routing

Este artículo presenta un marco neuromórfico guiado por la confianza que aprovecha la diversidad inducida por el entrenamiento en redes de nanocables memristivos para enrutar dinámicamente las entradas a través de una cascada de reservorios en cascada, logrando ahorros significativos de energía y recursos mientras mantiene una alta precisión de clasificación.

Rahul Shivanand Rajarajan, Ankush Kumar2026-08-11
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DOA-EDS: Obstacle-Aware Edge Server Placement and Dynamic Task Scheduling for Industrial IoT

Este artículo propone DOA-EDS, un marco de dos etapas que combina una Búsqueda de Gran Vecindad Adaptativa con Conciencia de Obstáculos para la ubicación de servidores de borde y una Optimización de Política Próxima con Máscara de Factibilidad para la programación dinámica de tareas, con el fin de mejorar significativamente el rendimiento de la red y reducir la latencia en entornos de IoT Industrial plagados de severos bloqueos de señal causados por obstáculos metálicos.

Jingbo Ji, Fuyu Liu, Yong Liu, Xuejian Chi2026-08-11
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DKSE: Automated Extraction of Structured Domain Ontologies from Software Requirement Documents via Large Language Models

Este artículo presenta DKSE, una herramienta basada en Rust que aprovecha los modelos de lenguaje de gran tamaño para convertir automáticamente documentos de requisitos de software no estructurados del sector bancario chino en ontologías legibles por máquina y con trazabilidad de procedencia, demostrando una alta precisión y utilidad práctica para tareas derivadas como la generación de pruebas y la construcción de grafos de conocimiento.

Yahua Ruan2026-08-11
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An Empirical Study of Stability and Fairness Side-Effects of Federated Unlearning for Departed Clients under Non-IID Data

Este artículo demuestra empíricamente que, si bien los métodos de desaprendizaje federado son computacionalmente eficientes, a menudo inducen efectos secundarios significativos de estabilidad y equidad para los clientes restantes bajo datos no IID, revelando un compromiso crítico entre costo, completitud del olvido y desempeño equitativo del modelo que las métricas agregadas no logran capturar.

Md. Sihabul Islam Islam, Abdullah Al Mamun, Muhammad Imran Khan, Md. Alamgir Hossain2026-08-11