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💻 computer science

CLEM: A Behavior-Centric Software Quality Measurement Framework for Structural Change Monitoring

Este artículo presenta CLEM, un marco de calidad de software centrado en el comportamiento que mide la absorción del cambio estructural mediante heurísticas de control de versiones para clasificar las actividades de desarrollo y generar métricas neutras o ponderadas por contexto, demostrando su capacidad para distinguir patrones estructurales a través de diversos repositorios al tiempo que muestra una correlación limitada con la predicción de defectos.

Qunhui Zhang, Jianguo Yao, Yifan Zhang2026-08-10
💻 computer science

Extracting and Coding Digital Sustainability Data using Text Mining and AI: A Design Science Approach

Este estudio emplea un enfoque de ciencia de diseño para desarrollar y validar artefactos semiautomáticos que combinan la minería de textos, un diccionario especializado y prompts de IA generativa, los cuales mejoran significativamente la eficiencia y la escalabilidad de la extracción y codificación de datos de sostenibilidad digital a partir de fuentes textuales, manteniendo al mismo tiempo una alta concordancia con la codificación manual de expertos.

Thomas Abraham, Viet Dao, Nesreen El-Rayes2026-08-08
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Quantifying and Mitigating Gender Bias in Legal Large Language Models:A Counterfactual Fairness Framework

Este artículo audita los modelos de lenguaje extensos legales para detectar sesgos de género en los cálculos de indemnizaciones por despido improcedente en China, revelando que la inestabilidad contrafáctica, en lugar del sesgo direccional, es el principal modo de falla, y propone dos remedios efectivos —Calibración Simétrica Contrafáctica y Ajuste Fino con Restricciones de Equidad— para mitigar estos errores abordando la falta de conocimiento de las fórmulas.

Yikuan Feng, Xiao Li2026-08-07
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A Disparity-Gated Vision-Language Prior for Metric Scale in Monocular Visual Odometry

Este artículo presenta C3, un prior de visión-lenguaje con compuerta de disparidad que combina distancias reportadas por VLM con la triangulación de base unitaria de un ancla semántica rastreada para lograr la recuperación parcial de la escala métrica en la odometría visual monocular, demostrando un rendimiento mejorado sobre otros priors sin verdad de campo en secuencias de KITTI al tiempo que destaca condiciones específicas para su fiabilidad.

Alireza Ghasemieh, Rasha Kashef2026-08-07
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AI Mentoring in Entrepreneurship Education and Early-Stage Ventures: Design Architectures and Evaluation Gaps

Esta revisión sistemática de la literatura de 25 estudios revela que la mayoría de las herramientas de mentoría de IA para el emprendimiento dependen de heurísticas conversacionales sin fundamento y carecen de memoria persistente, creando una "trampa de descarga cognitiva" donde la alta satisfacción del usuario se correlaciona con un menor pensamiento crítico y un desarrollo cognitivo no medido.

Carlos Isaacs, Maria Elizete Kunkel, Luiz Galvão Martins, Jefferson Molleri, Erkko Autio2026-08-07
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A Weakly Supervised Pre-processing Pipeline for Multi-Modal Image Pair Generation for Image Registration

Este artículo presenta un flujo de procesamiento de preprocesamiento débilmente supervisado que utiliza la coincidencia de plantillas y la calibración del tamaño de píxel basada en puntos de referencia para generar pares de imágenes alineadas a partir de modalidades dispares de microscopía electrónica y de luz, facilitando así el registro de imágenes multimodales preciso y el análisis posterior.

Daksh Daksh, Anke Kaltbeitzel, Gunnar Glaßer, Katharina Landfester, Ingo Lieberwirth2026-08-07
💻 computer science

A Hybrid Deep Reinforcement Learning Methodology for Wearable Fall Detection Integrating Temporal Convolutional Networks Transformer and Soft Actor-Critic

Este artículo propone un nuevo marco de aprendizaje por refuerzo profundo híbrido que integra Redes Convolucionales Temporales, codificadores Transformer y Soft Actor-Critic para lograr una detección de caídas mediante dispositivos vestibles con preservación de la privacidad, de vanguardia, con un 99,0% de precisión y alta capacidad de despliegue en dispositivos periféricos con recursos limitados.

samireh mahmudnezhad, Amin Babazadeh Sangar, Kambiz Majidzadeh2026-08-07
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Data-Environment Coverage and the Path from Narrow to General AI:A Cyber-Physical-Social-ThinkingSurvey

Este artículo sostiene que las limitaciones persistentes de la IA actual en el razonamiento causal, la cognición social y la composición simbólica derivan de una falta de entornos de datos diversos más que de una escala insuficiente, demostrando a través de un estudio de ochenta sistemas que la integración de señales de los espacios físicos, sociales y de pensamiento es esencial para avanzar desde el reconocimiento de patrones limitados hacia la inteligencia general.

yi peng, Huansheng Ning, Jianguo Ding2026-08-07
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CAMNet: A Deep Learning Cross-Attention Multi-Stream Network for Robust Audio-Visual Deepfake Detection

Este artículo presenta CAMNet, un marco de aprendizaje profundo robusto que aprovecha una arquitectura de flujo múltiple de atención cruzada para integrar técnicas avanzadas de análisis de audio y video, logrando así una precisión superior en la detección de deepfakes mediante la identificación de características específicas de cada modalidad e inconsistencias intermodales a través de conjuntos de datos de referencia.

Thirumaleshwari Devi Battula, Rajkumar Rajasekaran2026-08-07