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💻 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
💻 ciencias de la computación

Ensemble learning for time series forecasting using metaheuristic optimisation

Este artículo propone dos nuevos marcos de aprendizaje de conjunto, Optimización de Enjambre de Partículas de Conjunto y Optimización Robusta Adaptativa de Conjunto, que optimizan dinámicamente los pesos de los modelos base para lograr una precisión de previsión de precios de acciones superior en comparación con las redes neuronales autónomas y otros modelos de vanguardia.

Rajiv Kumar Ranjan, Krishan Kumar Sethi, Ankita Sinha2026-09-28
💻 ciencias de la computación

A Multi-Agent Framework for Explainable Brain Tumour Instance Segmentation and Clinical Report Generation Using ASIO-Optimised YOLO Architectures

Este artículo presenta un novedoso marco de agentes múltiples que integra arquitecturas YOLO optimizadas con ASIO (v8, v11 y 26) con agentes LLM impulsados por Qwen para lograr una segmentación de instancias de tumores cerebrales de alta precisión y la generación automatizada y explicable de informes clínicos con una rápida latencia de inferencia.

Shrikant Manikarao Mahindrakar, Yudhishthir Raut, Snehankita Majalekar, Kamlesh Arun Meshram, Sagar Dhanraj Pande, Vivek (…)2026-09-28
💻 ciencias de la computación

PACT: Joint Pose and Camera Transformer for Uncalibrated Multi-View 3D Human Pose Estimation

PACT es un marco de transformador de extremo a extremo que estima conjuntamente poses humanas en 3D y parámetros de cámara a partir de puntos clave 2D multivista no calibrados, logrando una precisión de vanguardia y una fuerte generalización a través de conteos de vistas variables y dominios del mundo real al eliminar la necesidad de una calibración de cámara previa.

Mingdu Lin, Liangtai Zhou, Weiwei Zhang, Huanlong Zhong, Jiayou Chen, Lixu Huang, Jianqing Zhu2026-09-28
💻 ciencias de la computación

Cross-Prior Reliability Fusion for Traffic Salient Object Boundary Detection in Autonomous Driving

El artículo propone la Fusión de Fiabilidad de Prior Cruzado (CPRF, por sus siglas en inglés), un marco de calibración ligero a nivel de predicción que optimiza la detección de bordes de objetos salientes de tráfico mediante el aprendizaje de residuales espaciales a partir de prioris semánticos y de bordes sin actualizar los extractores visuales subyacentes, logrando un rendimiento de vanguardia en el conjunto de datos TSOD10K.

Run Yuan, Haonan Long, Xueli Wang2026-09-28
💻 ciencias de la computación

FRAP: Fisher–Rao Geometric Trajectory Pruning for Class-Aware Dataset Selection

El artículo propone FRAP, un marco de poda de conjuntos de datos consciente de la clase que aprovecha la geometría de Fisher–Rao para cuantificar la trayectoria predictiva de las muestras de entrenamiento mediante una puntuación de Desplazamiento de Información Efectiva con geometría de información, permitiendo la selección eficiente de datos informativos para reducir los costos computacionales manteniendo al mismo tiempo el rendimiento de la clasificación.

Bahar Niknam, Hedieh Sajedi2026-09-28
💻 ciencias de la computación

A Study on Autonomous Navigation and Obstacle Avoidance Methods for UAVs Based on Visual-Inertial Fusion

Este artículo propone un método de fusión visión-inercial de bajo costo y ligero para micro drones que combina VINS-Mono para la estimación de pose de alta frecuencia con Ego-Planner para la planificación de trayectorias dinámicas, logrando una navegación autónoma y evasión de obstáculos robustas en entornos sin GPS y con alta densidad de obstáculos con una tasa de éxito mínima del 70% y una suavidad de trayectoria superior comparada con A*.

Jian Gong HU, XuYang BU, Rui Juan GAO, Qi LIU, Lei WANG2026-09-28
💻 ciencias de la computación

Research on Optimization Paths for Enterprise Decision Support Systems Based on Big Data and Artificial Intelligence

Basándose en datos de 108 empresas, este estudio propone un novedoso modelo de "doble hélice técnico-administrativa" que integra el tejido de datos (data fabric), la IA explicable y los mecanismos de aprendizaje organizacional para superar el aislamiento de datos, la opacidad algorítmica y la inflexibilidad estructural, mejorando así la calidad de la decisión y la velocidad de respuesta en los sectores de manufactura, finanzas y comercio minorista.

Yixuan Yao, Liang Chen2026-09-28
💻 ciencias de la computación

Don't Show What They Can't See: Authorization-First Schema Context for Secure Text-to-SQL

Este artículo propone un marco de trabajo basado en la autorización previa que aplica un control de acceso detallado durante la recuperación del esquema para evitar la exposición de metadatos de la base de datos no autorizada en sistemas de texto a SQL basados en LLM, logrando cero filtraciones de objetos no autorizados mientras mantiene la utilidad de la recuperación y reduce significamente las referencias SQL no autorizadas.

Jianan Jiang, Zhenxin Zhang, Yucheng Long, Zhihao Li, Yaqi Wu, Yu Wang2026-09-28