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💻 ciencias de la computación

RCPLA-FANET: Risk-Calibrated Predictive Learning Automata for Stable and Low-Overhead Routing in Highly Dynamic UAV Networks

El artículo propone RCPLA-FANET, un marco de enrutamiento distribuido y calibrado por riesgo para redes de UAV que mejora significativamente la entrega de paquetes y reduce la sobrecarga de control en comparación con PointPredictive en escenarios específicos, al tiempo que demuestra mediante pruebas de transferencia recíproca que ningún protocolo domina universalmente debido a los compromisos de Pareto dependientes del dominio.

Maryam Mohammadzadeh Dogaheh, Javad Akbari Torkestani, Nafiseh Osati Eraghi2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Systematic Diagnosis of Cross-Domain Performance Degradation in PCB Defect Detection: A PKU-Source Study

Este estudio diagnostica sistemáticamente la severa degradación del rendimiento de los detectores de defectos de PCB cuando se transfieren desde el dominio de origen PKU hacia dominios de destino heterogéneos, revelando que el fallo resulta de una combinación compleja de múltiples desajustes de dominio medibles —incluyendo la apariencia de la imagen, el fondo y las características de los defectos— en lugar de una única causa identificable.

Huanle Yu, Dechrit Maneetham, Shenghan Gao, Xia Luo, Weihua Zhang, Yulan Gao, Xuefeng Ding2026-09-29
💻 ciencias de la computación

ADAPT-IDS: An Unsupervised Multi-Metric Framework forReliable Concept Drift Detection and Adaptive Intrusion Detectionin Evolving Network Streams

Este artículo presenta ADAPT-IDS, un marco de métricas múltiples no supervisado que detecta de manera confiable el concepto de deriva (concept drift) en flujos de red evolutivos mediante un mecanismo de fusión de evidencia ponderada y confirmación basada en persistencia, activando posteriormente el reentrenamiento adaptativo del modelo con una anotación manual mínima para mantener un alto rendimiento en la detección de intrusiones.

ROHIT THAKUR, Raj Kumari2026-09-29
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Quantum Machine Learning in Cybersecurity: A Hybrid Convolutional Neural Network with Skip Connections for QR Code Phishing Detection

Este estudio propone una Red Neuronal Convolucional Híbrida Cuántico-Clásica con conexiones de salto (HybridSkip) que clasifica directamente imágenes de códigos QR basadas en su estructura visual para detectar phishing, logrando puntuaciones de recall y F1 significativamente más altas con menos parámetros que los modelos base clásicos, ofreciendo así una solución eficiente en recursos para la defensa proactiva contra el quishing.

Md Farhan Shahriyar2026-09-29
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CXS-YOLO: a lightweight bird-nest detection model for UAV inspection of overhead transmission lines

El artículo presenta CXS-YOLO, un detector multiescala ligero basado en YOLO11n que integra módulos especializados para la mejora del contraste, la robustez de la iluminación y la preservación de la escala para lograr una detección de nidos de aves de alta precisión con una complejidad computacional significativamente reducida para inspecciones de líneas de transmisión aérea mediante UAV.

Rui Li, Yaozhong Mei, Xiaoya Shang, Lixiao Wang, Conghuan Yang, Fei Xiao, Liangfeng Wang2026-09-29
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One Setting, Any Scene: Tuning-Free Model-Size Control for 3D Gaussian Splatting

Este artículo presenta un método de control de doble variable libre de ajuste que permite a los usuarios especificar un número exacto de primitivas objetivo para escenas de 3D Gaussian Splatting, superando los déficit irrecuperables de la poda basada en máscaras existente para ofrecer tamaños de modelo consistentes en diversas escenas sin comprometer la calidad del renderizado.

Qing Yang, Dongdong Weng, Yue Liu, Yongtian Wang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

A Multi-Perturbation Stability Framework for Assessing Community Structure in Complex Networks

Este artículo propone un marco de estabilidad de perturbación múltiple que cuantifica la robustez de la estructura comunitaria a través de una puntuación compuesta derivada de perturbaciones de nodos y aristas, validada frente a un modelo nulo de preservación de grados para demostrar su papel complementario a la modularidad en la evaluación de la estabilidad de la red.

Jinji Zhou, Wei Zhu, Jinyin Bai, Xiangchen Wang, Tianjin Ni, Zhaoyang Gu2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Multi-scale LSTM forecasting with attention-based feature fusion for anomaly detection in multivariate monitoring data

Este artículo propone MAF-LSTM, un marco de pronóstico de LSTM multiescala con fusión de características basada en atención y puntuación de distancia de Mahalanobis, el cual detecta eficazmente anomalías en datos de monitoreo multivariantes al capturar dependencias temporales a través de diversas escalas y superar a los modelos base existentes en múltiples conjuntos de datos de referencia.

Liu Wei, Meizhao Liu, Fei Xia, Qiuyuan Zhong, Shengjie Wei, Wen Yang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Simulating Stakeholder Perspectives: Using Multimodal Large Language Models to Support Early-Stage Urban Design

Este artículo presenta StakeSight, un sistema interactivo que aprovecha Modelos de Lenguaje de Gran Escala Multimodales y un flujo de trabajo de Generación Aumentada por Recuperación entrenado en miles de narrativas urbanas para simular diversas perspectivas de las partes interesadas, apoyando así un diseño urbano inicial más inclusivo y eficiente.

Lianlian Qi, Sidong Feng, Stefan Seer, Runyao Yu, Chunyang Chen2026-09-29