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💻 ciencias de la computación

Synchronization-externality-aware scheduling for autonomous RoboVan-drone collaborative delivery

Este artículo propone la Programación en Línea Continua con Conciencia de la Externalidad de Sincronización Predictiva (P-SEAROS, por sus siglas en inglés), un método que desacopla los costos directos de los pedidos de las cargas de sincronización descendentes para reducir significativamente los costos del sistema en la entrega colaborativa autónoma entre RoboVan y drones, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia computacional en tiempo real.

Chen Li2026-09-29
💻 ciencias de la computación

RepShard: A Reputation-Based Blockchain Sharding Schem

RepShard es un esquema de fragmentación de blockchain basado en la reputación que emplea un modelo de crecimiento sigmoide, un mecanismo de incentivos y un protocolo de consenso híbrido PBFT-PoR para mejorar el rendimiento, reducir los retrasos de confirmación y fortalecer la seguridad contra diversos ataques, al tiempo que reduce la complejidad de reconstrucción de fragmentos de O(n²) a O(n).

Sisi Zhou, Yuxiang Chen, Nengxiang Xu, Wei Liang, Kuanching Li, Muhammad Khurram Khan2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Adaptive multiresolution Gaussian processes with naturally data-sparse covariance matrices

Este artículo introduce un marco de proceso gaussiano multirresolución adaptativo que logra una inferencia exacta y escalable con costos de tiempo de O(n log²n) y de memoria de O(n log²n) al utilizar matrices de covarianza dispersas de datos derivadas de funciones de base de soporte compacto ancladas directamente a las muestras, eliminando así la necesidad de puntos auxiliares, evitando discontinuidades en la predicción y proporcionando estimaciones de incertidumbre más razonables.

Yanchuang Cao2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Improving Test Case Prioritization in Continuous Integration Environments Using Multilayer Perceptron: An Empirical Comparative Study

Este estudio empírico demuestra que un Perceptrón Multicapa (MLP) supera significativamente a cinco algoritmos clásicos de aprendizaje automático en la priorización de casos de prueba dentro de entornos de integración continua, logrando una eficiencia de detección de fallos y una significancia estadística superiores a través de múltiples conjuntos de datos industriales.

MUSA ISYAKU, ABDULSALAM YA'U GITAL, HARUNA CHIROMA2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Generative-AI-Enhanced XR Data Services for Intangible Cultural Heritage: Culturally Constrained Symbol Generation and User Engagement in Indonesian Batik

Este estudio propone y evalúa un marco de IA-XR con restricciones culturales para el Batik indonesio que demuestra cómo la integración de la IA generativa con la validación de símbolos culturales mejora significativamente la calidad de servicio percibida, la autenticidad cultural y el compromiso del usuario en comparación con las experiencias digitales tradicionales o no restringidas.

Xinyi Zhang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

ThreatQwen: Domain-Adaptive Fine-Tuning of a 1.7B LLM for Security Event Classification and SOC Triage

Este artículo presenta ThreatQwen-1.7B-Detect, un modelo de lenguaje de 1.7B localmente desplegable y de código abierto, ajustado con un corpus curado de reglas de detección reales y datos sintéticos que alcanza una precisión del 95.1% en la clasificación de eventos de seguridad, superando significativamente a modelos de vanguardia como GPT-4o mientras opera completamente fuera de línea para entornos de SOC con brechas de aire (air-gapped).

Md. Minaruzzaman Shovon2026-09-29
💻 ciencias de la computación

NC-LoRaSim: A No-Code, NS3-Based LoRaWAN Simulation Platform Bridging Usability and Accuracy

Este artículo presenta NC-LoRaSim, una plataforma de simulación basada en NS-3 y sin necesidad de código que cierra la brecha entre la usabilidad y la precisión en la investigación de LoRaWAN al ofrecer interfaces multimodo para una configuración intuitiva y experimentación automatizada, preservando al mismo tiempo un modelado de alta fidelidad para reducir significativamente el tiempo de configuración y mejorar la reproducibilidad.

Mohamed-Ali Hadj Amor, Ismail BENNIS2026-09-28
💻 ciencias de la computación

From Data Sharing to Data Surveillance? - AI Agents and the Panoptic Dynamics of Mobility Data Spaces

Este artículo sostiene que, si bien los mecanismos de transparencia como los registros y las pistas de auditoría son esenciales para la rendición de cuentas en los espacios de datos de movilidad impulsados por la IA, estos pueden crear inadvertidamente efectos de tipo vigilancia que disuaden la participación voluntaria de las partes interesadas, lo que requiere un marco reestructurado basado en la limitación de la finalidad, los controles de acceso y la transparencia orientada al usuario para equilibrar los beneficios del intercambio de datos con la confianza.

Tim Robin Kosack, Sofia Kyrampalidou, Clemens Danda, Simon Odrowski2026-09-28
💻 ciencias de la computación

Interdependent Process Optimization Using Constrained Factor Graphs for a Multi-Robot Team

Este artículo propone un marco de trabajo escalable y compatible con GPU que optimiza los sistemas colaborativos de múltiples robots mediante el modelado de cada agente con grafos de factores restringidos individuales y su vinculación a través de factores interdependientes estructurados para permitir una optimización vectorial descentralizada y eficiente.

Behzad akbari, William Wakely, Lucas Wan, Qiguang Chen, Ya-Jun Pan, Haibin Zhu2026-09-28