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Topology-Preserving Anisotropic Adaptive Yarn-Level Cloth Simulation Using Direction-Aware Energy Evaluation

Este artículo propone un marco adaptativo de preservación de topología y sensible a la dirección para la simulación de telas a nivel de hilo que ajusta dinámicamente la intensidad del cálculo de restricciones basándose en la deformación local y la actividad de contacto, mientras emplea el sobremuestreo visual para mantener estructuras tejidas de alta fidelidad sin incurrir en costos computacionales prohibitivos.

Jong-Hyun Kim2026-07-27

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IBKA-Transformer: An Improved Black Kite Algorithm Optimized Transformer for Industrial Robot Bearing Fault Diagnosis

Este artículo propone IBKA-Transformer, un nuevo método de diagnóstico de fallos que integra un Algoritmo Black Kite mejorado con un modelo Transformer para optimizar los hiperparámetros y seleccionar características, logrando una precisión del 99,86% en el diagnóstico de fallos de rodamientos de robots industriales.

Jiangnan Su, Jun Huang2026-07-27

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Dual-Critic Uncertainty-Gated Reinforcement Learning for Vision-Dropout-Robust Image-Based Visual Servoing

El artículo propone DCUG-PPO, un controlador de aprendizaje por refuerzo de doble crítico que ancla su política a un respaldo basado en modelos mediante un mecanismo de compuerta por incertidumbre, logrando una fiabilidad significativamente mayor y un control más suave que el PPO de crítico único y las líneas base clásicas en el servovisual basado en imágenes bajo la caída de la cámara, al tiempo que reconoce las limitaciones en la validación de hardware y las comparaciones algorítmicas más amplias.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan2026-07-27

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ESSIM: A Probabilistic Swarm Optimization Algorithm Based on Bayesian Statistical Inference and Uncertainty-Guided Search

Este artículo presenta ESSIM, un nuevo algoritmo de optimización de enjambre probabilístico que aprovecha la inferencia estadística bayesiana y la incertidumbre de las partículas individuales para mantener la diversidad del enjambre y evitar mínimos locales, superando así al PSO clásico en pruebas de rendimiento multimodales y en tareas de optimización de hiperparámetros de Regresión de Procesos Gaussianos, a pesar de requerir tiempos de computación más largos.

Hacene Benkhoula, Kamel Eddine Hemsas, Saad Mekhilef2026-07-27✓ Author reviewed ⓘ

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Robust Video Steganography Against Recompression and Arbitrary Cropping via Dual-Layer PN Synchronization

Este artículo propone un método de esteganografía de video robusto que combina la incrustación MEC-AQIM en el dominio DWT-SVD con un mecanismo de sincronización de pseudo-ruido de doble capa para recuperar eficazmente datos secretos de videos sometidos tanto a recompresión como a recorte arbitrario.

Yanzhe Zhang, Yingnan Zhang, Ling Wen, Hemin Yin, Min Shi2026-07-27

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A bio-inspired hybrid lifelong learning based on self-selective memristors

Este artículo propone un sistema de aprendizaje de por vida híbrido de inspiración biológica que co-diseña un algoritmo híbrido Drosophila-humano con hardware de memristor auto-selectivo para superar el olvido catastrófico y las ineficiencias energéticas, logrando mejoras significativas de velocidad y energía sobre los aceleradores CMOS tradicionales.

Yishu Zhang, Xuemeng Fan, Guobin Zhang, Zhejia Zhang, Xinheng Mei, Zijian Wang, Wenjue Zhou, Daying Sun, Lei Deng, Mingk (…)2026-07-27

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Leakage-Controlled Machine Learning for European Cd, Hg, and Pb Emission Inventories

Este artículo presenta un marco de aprendizaje automático auditable y con control de fugas que armoniza datos heterogéneos de emisiones europeas para predecir con precisión actualizaciones espaciales a corto plazo para los inventarios de cadmio, mercurio y plomo, logrando reducciones de error significativas sobre las líneas de base al definir explícitamente límites operativos para el cribado de anomalías y la priorización de expertos en lugar de una previsión irrestricta.

Tianyi Guan, Jennifer Uyen-Vi Nguyen2026-07-27

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A Biomedical Benchmark and Modular RAG Framework for Text2Cypher

Este artículo presenta bio2C, un referente compatible con FAIR de 2.500 pares curados de lenguaje natural-Cypher, y un marco de Generación Aumentada por Recuperación modular que mejora significativamente la precisión de Text2Cypher para grafos de conocimiento biomédico mediante el aprovechamiento de ejemplos recuperados sobre el uso de prompts basados en esquemas.

Emanuele Cavalleri, Nada Bou Kanaan, Marco Mesiti2026-07-27

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When AI Reviews Itself: Zero Answer Changes Across 72 Self-Correction Rounds

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje de gran escala de vanguardia exhiben una "autocorrección performativa" al generar un extenso discurso crítico sin revisar sustantivamente sus respuestas iniciales a lo largo de 72 rondas de revisión iterativas, desafiando así la eficacia de las estrategias de corrección basadas en el prompting para mejorar la fiabilidad de la IA.

Abbas Hamidavi2026-07-27

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Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Este artículo presenta un marco transparente y asistido por recuperación que fundamenta la evidencia numérica en lenguaje natural en esquemas de optimización estructurados, demostrando que si bien la recuperación de esquemas es altamente efectiva, el cuello de botella principal para automatizar la instanciación de problemas de optimización reside en la tarea de seguimiento de emparejar con precisión los números extraídos con sus correspondientes espacios.

Soroush Vahidi2026-07-27

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