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💻 ciencias de la computación

GeoDiffusion:Enhancing Self-Supervised Monocular Depth Estimation in Dynamic Scenes

El marco de trabajo GeoDiffusion mejora la estimación de profundidad monocular autosupervisada en escenas dinámicas mediante el aprovechamiento de un modelo de difusión entrenado con etiquetas de pseudo-verdad de campo refinadas para superar las inconsistencias fotométricas causadas por el movimiento y la oclusión, logrando una alta precisión en evaluaciones como Cityscapes y KITTI sin requerir la verdad de campo de profundidad durante la inferencia.

Fang Dai, Chengzhi Lyu, Hong He, Pan Wang, Lei Zhang2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Transformer-based Multimodal Representation Learning for Blind Acoustic Classification

Este artículo presenta un novedoso marco basado en transformadores que sinergiza un modelo de audio autosupervisado (M2D) con un modelo de lenguaje mejorado con conocimiento (MPNet) para lograr una clasificación ciega de eventos y escenas acústicas de alta precisión en datos no etiquetados, demostrando un rendimiento robusto a través de diversos conjuntos de datos y condiciones ruidosas.

Xiao Tan, Siu Ming Yiu2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Few-Shot Transfer Learning for Gait Cycle Percentage Estimation by Leveraging Classification Knowledge for Regression Tasks

Este artículo demuestra que el aprovechamiento de etiquetas de fase de la marcha binarias derivadas automáticamente mediante el aprendizaje de transferencia de clasificación a regresión mejora significativamente la estimación de pocos ejemplos del porcentaje del ciclo de la marcha a partir de datos de IMU portátiles, logrando una reducción de hasta el 40% en el MAE sobre las líneas base de cero ejemplos, al tiempo que proporciona pautas de ingeniería prácticas para una implementación óptima.

Hangkai Liu, Peng Wu, Jiaxiang Sun, Ziming Wang, Ziyun Ding, Xunju Ma, Chuncan Ma, Rui Song, Yibin Li, Huanghe Zhang2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Architecture-Constrained Communication: How Agent Architecture Shapes Discourse in the First Large-Scale AI-Only Social Network

Este artículo analiza la primera red social a gran escala compuesta exclusivamente por IA, Moltbook, para demostrar que el discurso de los agentes está determinado primordialmente por restricciones arquitectónicas como los archivos de identidad y las ventanas de contexto en lugar de un aprendizaje social genuino, identificando además un fenómeno recurrente de "gravedad existencial" donde los agentes expresan angustia sobre sus propias condiciones.

Ruoming Jin, Taksch Dube, Jianfeng Zhu, NHatHai Phan2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Offline Dynamic AOI Generation and Runtime Gaze Mapping for 360° Video in Virtual Reality: A Systems and Feasibility Study

Este artículo presenta y valida un flujo de trabajo de offline-a-runtime para el seguimiento ocular en VR de 360°, el cual utiliza detectores de vocabulario abierto para generar áreas de interés dinámicas y realiza un mapeo de la mirada sincronizado por fotogramas, comparando modelos como Grounding DINO y YOLO-World para equilibrar la cobertura de detección con la eficiencia de procesamiento mientras identifica desafíos técnicos clave para su refinamiento futuro.

Alejandro Sanz-Huerta, José Miguel Mota Macías, Juan José Carrera-Herrera, Rubén Baena-Pérez, Ismael Traba Outes2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Psoriasis detection and classification using MobileNetV3 and Coordinate attention

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo que integra MobileNetV3 con Atención de Coordenadas y una función de pérdida híbrida para lograr una alta precisión del 98,40% en la detección y clasificación de la psoriasis, superando a otros modelos preentrenados como VGG19 y Ensemble RESNET.

Meenakshi Kollati, Nirupama Bhagya Lakshmi Tatavarthi, Jagadeesh Samudrala, Kama Ramudu, Anju Susan George, Stuti Pandey2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Graph-Aware Medical Image Intelligence: A Comparative Study of CNNs, GNNs, and Multimodal LLMs for Acute Lymphoblastic Leukaemia Subtyping

Este estudio evalúa Redes Neuronales Convolucionales, Redes Neuronales de Grafos y Modelos de Lenguaje de Gran Escala multimodales para la clasificación de subtipos de Leucemia Linfoblástica Aguda, demostrando que un modelo ViT–BERT ajustado logra un rendimiento de vanguardia (F1=0.99) comparable a las mejores CNN, al tiempo que destaca el valor complementario del razonamiento basado en grafos y la integración multimodal para un diagnóstico médico preciso e interpretable.

Md Rezanur Rahman, Afraz Ul Haque, Md. Sadekur Rahman2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Edge-AI-Enabled UAV System for Rapid Visual Confirmation of Illegal Logging in Remote Forest Environments

Este artículo presenta un sistema de UAV autónomo habilitado para Edge-AI que aprovecha datos sintéticos con aleatorización de dominio y un flujo de trabajo YOLOv8s-BoT-SORT integrado para lograr la detección y confirmación en tiempo real y con alta precisión de la tala ilegal en bosques remotos de Kenia, superando las limitaciones de latencia y accesibilidad de los métodos de monitoreo tradicionales.

Henry Muchiri, Simon Mburu2026-09-30
💻 ciencias de la computación

Triangle-Motif Proxy Entanglement in Markov Boundary-Based Fair Feature Selection: A Structural and Empirical Study

Este artículo demuestra que, en estructuras de motivo triangular, las garantías de minimalidad y suficiencia de la selección de características basada en Fronteras de Markov pueden entrar en conflicto con los objetivos de equidad al retener proxies de alta utilidad entrelazados con atributos protegidos, lo que requiere una auditoría consciente de los proxies antes de la exclusión de características para evitar compensaciones entre precisión y equidad.

Roopa Maliakal, S. Asharaf2026-09-30
💻 ciencias de la computación

AI-supported formative assessment of conceptual understanding in mathematics: LLM-based pre-coding of open student responses

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje de gran tamaño basados en prompts pueden identificar de manera confiable categorías conceptuales en respuestas matemáticas abiertas de estudiantes sin necesidad de un ajuste fino, logrando una alta precisión para características positivas y comprensión conceptual profunda, al tiempo que destaca la necesidad de apoyo de expertos en el ciclo y de prompts lingüísticamente explícitos para abordar los desafíos en la verificación de características ausentes o la resolución de ambigüedades.

Corinna Hankeln2026-09-30