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💻 ciencias de la computación

SSRNet: Robust Facial Expression Representation Learning Using Structure Prior and Self-Supervised Regularization

El artículo propone SSRNet, un marco robusto de reconocimiento de expresiones faciales que combina un módulo de mejora de características guiado por prior de estructura con aprendizaje contrastivo autosupervisado para abordar eficazmente desafíos del mundo real como el ruido y la oclusión, logrando un rendimiento de vanguardia en los conjuntos de datos FER2013 y RAF-DB.

Jing Li, Wenjuan Gu, Junxiang Peng, Xingzheng Xiao, Haijin Xu2026-09-23
💻 ciencias de la computación

A million-scale cross-document clinical citation-evidence question answering dataset

Este artículo presenta RefQA, un conjunto de datos a escala de un millón de 1,52 millones de registros de preguntas y respuestas de evidencia de citas clínicas entre múltiples documentos derivados de PubMed Central, que cuenta con metadatos estructurados, fundamentación de afirmaciones verificables y anotaciones de alta calidad para apoyar la investigación en el análisis de citas clínicas.

Imjin Ahn, Young-Hak Kim, Sanghyun Park, Tae Joon Jun2026-09-23
💻 ciencias de la computación

ER-Curriculum-DDQN for Critical Task Offloading in UAV-MEC via Transparent LEO Relays

Este artículo propone ER-Curriculum-DDQN, un marco de aprendizaje por refuerzo profundo que integra el enmascaramiento de factibilidad, características de presión de tareas críticas y aprendizaje de currículo guiado por reserva para optimizar la descarga de tareas en línea en sistemas UAV-MEC a través de relés LEO transparentes, maximizando así la tasa de finalización oportuna de las tareas críticas bajo estrictas restricciones de ventana de servicio.

Ziang Zhang, Zhenjiang Zhang, Jiaxing Du, Zhaoyuan Liu, Yujie Wang2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Efficient Residual YOLOv12-L Atrous Squeeze LightGBM Optimized Fuzzy CatBoost Network for Vehicle Identification in Traffic Environments

Este artículo propone el marco de trabajo RYAS-LOFCN, el cual integra una Red de Atención de Compresión Atrosa Residual con FPN y una red Fuzzy CatBoost optimizada mediante LightGBM basada en YOLOv12-L para superar las limitaciones en la detección de objetos de tráfico distantes y visualmente similares, logrando un 98,63% de precisión y un 98,56% de exactitud en la identificación de vehículos.

R Kiranmai, R Deeptha2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Deployment-Aware Codec Selection for Learned RGB-D Compression in Edge--Cloud 3D Reconstruction

Este artículo propone un marco de trabajo consciente del despliegue para la selección de códecs RGB-D aprendidos en sistemas de reconstrucción 3D de borde-nube, demostrando que priorizar las restricciones explícitas de hardware y de tiempo de ejecución sobre el rendimiento de tasa-distorsión fuera de línea produce una solución práctica que equilibra la velocidad de codificación, el uso de memoria y la calidad de reconstrucción mejor que las bases de hardware tradicionales.

Yiliu Zhang, Zili Zhang, Ziqiong Zhang2026-09-23
💻 ciencias de la computación

A Hybrid Semantic–Lexical Framework for Intelligent Data Quality Enhancement Using Ontology Reasoning and NLP-Based Validation

Este artículo propone un marco híbrido semántico-léxico que integra el razonamiento basado en ontologías con la validación léxica impulsada por el PLN para mejorar significativamente la detección de anomalías contextuales y la corrección inteligente de datos en conjuntos de datos textuales heterogéneos, tal como lo demuestra su desempeño superior en datos de salud contaminados en comparación con los enfoques tradicionales de solo léxicos.

Ismail El Gayar, Hesham Hassan, Lamia Abo Zaid2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Agent-MIRUPD: Operationalizing LLM Agents for Microservices Incident Response Under Performance Degradation

El artículo propone Agent-MIRUPD, un marco de agentes basado en LLM que unifica los datos de observabilidad con el razonamiento estructurado de múltiples pasos para automatizar todo el ciclo de vida de respuesta ante incidentes de microservicios, logrando mejoras significativas en la velocidad de diagnóstico, la precisión de la mitigación y la eficiencia de tokens en comparación con las líneas base existentes.

Nayereh Rasouli, Matthijs Jansen, Alexandru Iosup, Cristian Klein, Erik Elmroth2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Performance Evaluation of Spatial Hashing with Temporal Coherence for Particle Neighbor Search

Este artículo demuestra que, si bien el aprovechamiento de la coherencia temporal para mantener de forma incremental las tablas de hash espaciales puede acelerar significativamente las búsquedas de vecinos de partículas en escenarios de movimiento coherente, su ventaja de rendimiento es altamente sensible al movimiento de las partículas y a la carga de la tabla, lo que a menudo convierte a la reconstrucción completa en la opción más segura cuando estos factores exceden ciertos umbrales específicos.

Pragneya Joshi, Vishalakshi Prabhu H2026-09-23
💻 ciencias de la computación

DFL-YOLO: A Density-Guided Network with Large Selective Kernels and Frequency Decoupling for Dense Multi-Class Tree Crown Detection

DFL-YOLO es un novedoso marco de detección que integra Núcleos Selectivos Grandes, una Rama de Desacoplamiento de Frecuencia Guiada por Densidad y una pérdida de IoU Ponderada Multiestratégica para abordar eficazmente la variación de escala, la ambigüedad de características y los errores de localización en la detección densa de copas de árboles de múltiples clases a partir de imágenes de UAV.

Yuling Liu, Jiong Mu, Binhong Zhou, Junhao Chen, Xinyue Li, Chunyu Chen2026-09-23
💻 ciencias de la computación

Multi-Objective Incremental Path Planning with Learning-Guided Sampling and Kinematic Constraints for Autonomous Vehicles in Dynamic Occupancy Grid Environments

Este artículo propone LKSD-PRRT*, un marco de planificación de trayectorias modular para vehículos autónomos en entornos de rejilla dinámicos que integra muestreo guiado por aprendizaje, recableado incremental multiobjetivo, suavizado de tres etapas y reparación dinámica de trayectorias para mejorar significativamente el éxito de la planificación, la calidad de la trayectoria y la eficiencia de la recuperación en comparación con los métodos existentes.

Yuhui Du, Xueguang Liu, Pengyu Bu, Jiapeng Li2026-09-23