💻 Category

cs

2403 artículos

📄 other

Conditional Diffusion-Based Data Augmentation for Imbalanced Multi-Mode Fault Diagnosis in Predictive Maintenance

Este artículo demuestra que los modelos probabilísticos de difusión de eliminación de ruido condicionales por clase (DDPMs) mitigan eficazmente el desequilibrio severo de clases en el mantenimiento predictivo mediante la síntesis de muestras de clase minoritaria de alta fidelidad, superando significativamente a los métodos de aumento tradicionales como SMOTE y las GANs en la detección de fallos industriales poco comunes.

ABDELHAFID HAMDI ALAOUI, ANWAR MEDDAOUI2026-07-27
📄 other

Causal Retrieval-Augmented Generation: ModifyingFake Correlations in AI-Driven Knowledge Systems through Algorithmic Nudging

Este artículo presenta la Generación Aumentada por Recuperación Causal (CR-RAG), un marco que modela el flujo de trabajo de RAG como un Modelo Causal Estructural para mitigar las correlaciones espurias y reducir las alucinaciones mediante el ajuste de puerta trasera, el reponderado por la inversa de la propensión y la aumentación de datos contrafácticos, logrando mejoras significativas de rendimiento en evaluaciones de conocimiento intensivo, particularmente para preguntas de cola larga.

A.Jethose Vijayakumar, Rajendran Thavasimuthu, Ramkumar Sivasakthivel, Manikandan Rajagopal2026-07-27
📄 other

Diffusion Model-Based Image Restoration: Interactive Learning of Determinism and Stochasticity

Este artículo propone un nuevo marco de difusión para la restauración de imágenes que emplea el modelado interactivo del determinismo y la estocasticidad para adaptarse eficazmente a los requisitos heterogéneos de diversas tareas de degradación, logrando un rendimiento y una interpretabilidad superiores en múltiples escenarios de restauración.

Sha Luo, Siyuan Peng, Dawei Zhao, Qingwei Gao2026-07-27
💻 computer science

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
📄 other

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
📄 other

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 ⓘ
📄 other

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
📄 other

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