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💻 computer science

A distilled value head breaks search, but search remains an effective teacher, not a move selector: a case study in 19x19 Go

Este estudio demuestra que, si bien la destilación de una cabeza de valor de una IA de Go fuerte puede resultar en un evaluador calibrado pero no discriminativo que rompe el rendimiento de la búsqueda MCTS, el proceso de búsqueda en sí mismo sigue siendo un maestro altamente efectivo, ya que entrenar la política para imitar los recuentos de visitas de MCTS produce ganancias de fuerza significativas a pesar de que la búsqueda falle al seleccionar mejores movimientos durante la inferencia.

Taiki Kojima2026-08-11
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A Study on Failover Verification and Recovery Objective Prediction for Cross-Region Cloud Services

Este estudio presenta un marco integral de validación de conmutación por error que integra la inyección de fallos, el monitoreo de estado y la predicción probabilística basada en DeepAR para evaluar cuantitativamente y mejorar los objetivos de recuperación de servicios en la nube entre regiones, reduciendo con éxito el tiempo de conmutación por error mediano de 31.4 a 12.7 minutos, al tiempo que mejora significativamente la consistencia de los datos y minimiza las fallas secundarias.

Zhipeng Hong, Sifeng Liang, Tianyi Xu, Huangyin Chen2026-08-11
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Deep Learning for Lesion Classification in CT Imaging: A Systematic Literature Review

Esta revisión sistemática de la literatura de 57 estudios (2020–2025) evalúa los enfoques de aprendizaje profundo para la clasificación de lesiones por TC, destacando el rendimiento superior de las arquitecturas híbridas CNN-Transformer y el aprendizaje por transferencia, al tiempo que identifica brechas críticas en la diversidad de los conjuntos de datos, la validación externa y la interpretabilidad clínica que actualmente dificultan su adopción generalizada.

UMMEY HANY AINAN, NOR ANIZA ABDULLAH, K. A.S.H. KULATHILAKE, AZNUL QALID Md SA, JEANNIE WONG, KHIN WEE LAI, SUZAN J. OBA (…)2026-08-11
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VQD-CTS Prediction Model: An AI-Driven Framework for Predicting Cost-to-Serve Using Engineering Velocity, Quality, and Developer Experience

El artículo presenta el Modelo de Predicción VQD-CTS, un marco de regresión de ensamble impulsado por IA que predice eficazmente el Costo de Servir (R² = 0.885) al sintetizar métricas de ingeniería de Velocidad, Calidad y Experiencia del Desarrollador, permitiendo así a las organizaciones pronosticar presupuestos y optimizar inversiones basadas en impulsores clave como la complejidad del código y el tiempo de ciclo.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11
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AutoRE-NS: An Explainable Neuro-Symbolic Reinforcement Learning Approach for Automated Requirements Engineering

AutoRE-NS es un marco de aprendizaje por refuerzo neuro-simbólico explicable que mejora significativamente la calidad de los requisitos industriales al integrar el análisis semántico, la validación formal y la optimización de políticas adaptativas para resolver conflictos, eliminar duplicados y mejorar métricas como la completitud y la atomicidad.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11
💻 computer science

Using an On-Device VLM-Based Edge Computing System for Real-Time Disaster Detection

Este estudio demuestra que un sistema de computación perimetral en el dispositivo utilizando un Modelo de Visión y Lenguaje (Gemma3-4B) en una Raspberry Pi 5 supera a una línea base de CNN ajustada en más de un 10% en precisión para la detección de desastres en tiempo real, al tiempo que permite la generación de respuestas en lenguaje natural con una eficiencia energética y una independencia de red mejoradas.

Brennan Park2026-08-11
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Generative Models for Signature Synthesis and Face Translation: A Comparative Study of VAE, GAN, Conditional GAN, and CycleGAN

Este artículo presenta un estudio comparativo de los Autoencoders Variacionales, las Redes Generativas Antagónicas, las GAN Condicionales y las CycleGAN a través de las tareas de síntesis de firmas, generación de imágenes de animales y traducción de rostro a boceto, destacando sus respectivas métricas de desempeño, fortalezas arquitectónicas y desafíos comunes de entrenamiento.

Laiba Ameer2026-08-11
💻 computer science

Comparative Evaluation of Vision Transformer, Hybrid CNN–MLP, and Transfer-Learned ResNet-18 for CIFAR-10 Image Classification

Este estudio evalúa los modelos Vision Transformer, híbrido CNN–MLP y ResNet-18 con aprendizaje por transferencia en CIFAR-10, encontrando que, si bien el Vision Transformer aprende representaciones significativas, el ResNet-18 con aprendizaje por transferencia logra la mayor precisión (88.7%) debido a las ventajas de los sesgos inductivos convolucionales y el preentrenamiento a gran escala en entornos de datos limitados.

Laiba Ameer2026-08-11
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Eco-Efficient Cascade Architecture of Gradient-Boosted Tree Methods for Credit Card Fraud Detection

Este estudio propone y valida una arquitectura de cascada de dos etapas ecoeficiente para la detección de fraude en tarjetas de crédito que reduce significativamente los costos computacionales y ambientales, manteniendo al mismo tiempo un rendimiento predictivo competitivo y reduciendo los costos de clasificación errónea en comparación con los modelos independientes.

Farzana Anjum Esha2026-08-11
💻 computer science

Remaining Useful Life Estimation of Lithium-Ion Batteries: A Controlled Benchmark of Physics-Informed Features and Mamba-Based Architectures on CALCE CS2

Este artículo presenta un benchmark controlado sobre los datos CALCE CS2 que muestra que un modelo GRU estándar supera a las arquitecturas avanzadas basadas en Mamba en la predicción de la vida útil remanente de baterías de litio, destacando la importancia crítica de las características informadas por la física como la normalización de la capacidad, al tiempo que señala que los resultados actuales reflejan una evaluación basada en oráculo en lugar de un rendimiento listo para el despliegue.

Dikshant Dikshant, Praveen Kumar Agarwal2026-08-11