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💻 computer science

Cross-Granularity Ranking Disagreement for Uncertainty-Aware Image-Text Retrieval

Este artículo introduce el Ranking de Incertidumbre de Granularidad Cruzada (CRU, por sus siglas en inglés), un marco ligero que estima directamente la incertidumbre de recuperación a partir de los desacuerdos en el espacio de clasificación entre las distribuciones de emparejamiento globales y locales para mejorar la detección de errores, la calibración y la predicción selectiva en la recuperación de imágenes y texto sin requerir múltiples pasadas hacia adelante.

Wei Chen, Yuhang Chen2026-08-07
💻 computer science

Transforming Mosquito Surveillance LarvaFormer as a Hybrid Deep Learning Tool for Rapid and Accurate Larval Recognition

Este artículo presenta LarvaFormer, un novedoso marco de aprendizaje profundo híbrido que combina CNN con Vision Transformers mediante mecanismos de atención especializados, el cual logra una precisión de vanguardia en la clasificación automatizada de larvas de mosquito para permitir un control de enfermedades rápido y ambientalmente sostenible.

Ahmed Imtiaz, Debajyoti Karmaker, Abhijit Bhowmik, Md Manirul Islam2026-08-07
💻 computer science

High-Accuracy Surface Defect Detection for Metal Strips: Lightweight YOLOv5s-SC2 with LAMP Pruning

Este artículo propone un modelo de detección de defectos superficiales ligero y de alta precisión para tiras metálicas, denominado YOLOv5s-SC2, el cual integra mejoras arquitectónicas como SAC y RepGFPN para lograr un 84.3% de mAP en el conjunto de datos NEU-DET y utiliza la poda LAMP para reducir significativamente el tamaño del modelo y el costo computacional para un despliegue eficiente en el borde con una pérdida mínima de precisión.

Lifang Pan, Manman Chen, Guangming Liu, Lifeng Ma2026-08-07
💻 computer science

PolicyFaultBench: Mutation-Based Assurance of Policy Mediation and Proposal-Interface Conformance for Tool- Using AI Agents

PolicyFaultBench es un benchmark basado en mutaciones que valida agentes de IA con uso de herramientas mediante la prueba rigurosa de la mediación de políticas en tiempo de ejecución y la conformidad de la interfaz de propuesta, revelando que, si bien los agentes pueden lograr un alto éxito de ejecución, aún pueden fallar en criterios de aceptación estrictos debido a desviaciones sutiles de la interfaz que requieren sondas dirigidas para ser detectadas.

Hasan Fadhil Qasim, Sarah Abdulzahra Kadim2026-08-07
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YOLO11m-opt: An optimized YOLO detector for parasitoid wasp identification from low-cost images

Este artículo presenta YOLO11m-opt, un modelo de detección de objetos optimizado que logra la identificación de alta precisión de 36 especies de avispas parasitoides a partir de imágenes de microscopía de bajo costo mediante la incorporación de mejoras arquitectónicas especializadas y un conjunto de datos personalizado, permitiendo así un análisis taxonómico automatizado e independiente de expertos para aplicaciones agrícolas y ecológicas.

Xingxing Sun, Haoyan Song, Junjie Chen, Fan Wang, Yingjie Jiang, Tong Shi, Mingquan Ding, Lisheng Zhang2026-08-07
💻 computer science

A Hierarchical Reinforcement Learning-Based Time Slotted Channel Hopping Scheduling Method for Emergency Rescue in Karst Natural Caves

Este artículo propone HRL-TSCH-ERC, un método de programación basado en el aprendizaje por refuerzo jerárquico que asigna dinámicamente recursos y programa enlaces en redes de malla inalámbricas en cuevas kársticas para mejorar significativamente la entrega de paquetes, la fiabilidad y la eficiencia energética para servicios heterogéneos de rescate de emergencia en comparación con los algoritmos existentes.

Wanhua Luo, Shengbo Hu, Ting Wang, Jiaxiang Chen, Rongfei Pu2026-08-07
💻 computer science

HierGait: Hierarchical multi-modal gait recognition method with structural–temporal co-optimization

HierGait es un marco de reconocimiento de la marcha multimodal jerárquico que integra la mejora temporal multiescala adaptativa, la fusión de alineación guiada por estructura y la recalibración del contexto global para superar las limitaciones en la captura de movimiento de grano fino, la alineación transmodal y el modelado temporal, logrando un rendimiento de vanguardia en el conjunto de datos CASIA-B.

Jian Zhang, Ming Xu, Jinglei Zuo, Jun Liu, Yingying Peng2026-08-07
💻 computer science

EDD-3DGS: Illumination-Guided Depth Distillation]{EDD-3DGS: Illumination-Guided Depth Distillation for Low-Light 3D Gaussian Splatting

EDD-3DGS es un marco de destilación de profundidad guiado por iluminación que supera los fallos de reconstrucción en condiciones de baja luz en el Splatting de Gaussianas 3D mediante el equilibrio dinámico de la supervisión fotométrica y de profundidad, el filtrado de prioris ruidosos y la alineación de las escalas de profundidad monoculares para eliminar artefactos flotantes mientras se preserva la fidelidad geométrica.

Yiming Song2026-08-07
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Prior Knowledge and Adaptive Hyperparameter Optimization with Lightweight HRNet for Clinical Decision-Making of DDH IHDI Classification

Este artículo presenta un marco de trabajo HRNet ligero con restricciones previas optimizado mediante la Optimización de Enjambre de Partículas con Comportamiento Cuántico que logra una clasificación de la DIH de alta precisión y eficiencia para la Displasia de Desarrollo de la Cadera mediante la integración de prioridades geométricas, compresión de modelos y ajuste adaptativo de hiperparámetros para el soporte de decisiones clínicas.

Shuai Xue, Xiaowei Yu2026-08-07
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Corpus scale reassembly of fragmented bamboo slips using excavation context and latent slip properties

Este estudio propone un marco de optimización restringida a escala de corpus que aprovecha las propiedades de deslizamiento latente y el contexto de excavación para mejorar significativamente el reensamblaje automatizado de fragmentos de tablillas de bambú, superando a los métodos tradicionales de emparejamiento por pares tanto en precisión como en reducción de errores.

Jie Yang, Weishan Yang2026-08-07