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An REAE-LTransformer model for lithium-ion battery RUL prediction based on IFVIM

Este artículo propone un modelo REAE-LTransformer optimizado por un algoritmo de Metaheurística Inteligente de Cuatro Vectores Mejorado (IFVIM) para predecir con precisión la vida útil remanente de las baterías de iones de litio mediante la extracción efectiva de características de degradación, la captura de dependencias a largo plazo y la minimización de los errores de predicción, logrando un rendimiento superior con un MAE inferior a 0.024 y un R² que supera el 0.99 en múltiples conjuntos de datos.

xiaoqiang zhao, siyu wang, guangbo yu, yongyong hui, zongyu wang2026-07-24
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A Lightweight Appearance-Guided Association Module for Underwater Multi-Fish Tracking

Este artículo propone un módulo de asociación guiado por apariencia basado en XGBoost y ligero que integra descriptores de color, gradiente y morfología en el marco de trabajo SORT para reducir significativamente los cambios de identidad y mejorar la precisión del seguimiento de peces densamente poblados en la monitorización submarina en tiempo real.

Yanan Zhou, Dlxat Turgun, Jianhua Cao, Zhenyu Zhang, Qian Long2026-07-24
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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher, Logistic Chaotic Key Generation, and AES-CBC for Secure Binary File Protection

Este artículo propone un marco de cifrado híbrido escalable que combina un Mapa Logístico derivado de una contraseña para la generación de claves caóticas, un Cifrado de Colina Unimodular dinámico para la construcción de matrices invertibles de gran tamaño y AES-CBC para proporcionar una seguridad robusta e independiente del formato para archivos binarios universales con una entropía casi ideal y una fuerte resistencia contra ataques criptanalíticos.

Samsul Arifin, Dadan Ramdan Hidayat, Ade Kurniawan, Tiawan Tiawan, Merios Gusan Putra, Edwin Kristianto Sijabat, Dani Lu (…)2026-07-24
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Pivot-WFSM: Memory-Scalable Weighted Subgraph Mining by On-Demand Re-Matching

Pivot-WFSM introduce un enfoque escalable en memoria para la minería de subgrafos frecuentes ponderados que reemplaza el almacenamiento tradicional de incrustaciones por un reemparejamiento bajo demanda, reduciendo drásticamente el uso de memoria pico y permitiendo el análisis de grandes bases de datos de multigrafos que anteriormente causaban fallos por falta de memoria.

Tan-Dung Vo, Bao Huynh, Thai Tran2026-07-24
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A Scoring-Based Approach for Structuredness-Aware Business Process Classification

Este artículo propone y evalúa un enfoque basado en puntuación que clasifica automáticamente los procesos de negocio en categorías de estructuración (estructurado, semiestructurado, débilmente estructurado y no estructurado) mediante el análisis de relaciones de actividad temporales y existenciales de grano fino dentro de los registros de eventos para abordar la falta de soporte automatizado en la minería de procesos.

Kerstin Andree, Ivan Kuzmin, Luise Pufahl2026-07-24
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MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection

MonitorVLM-v2 es un marco desplegado que transforma el razonamiento de visión-lenguaje de código abierto en predicciones simbólicas eficientes de un solo paso mediante la optimización de políticas simbólicas y el triaje impulsado por la entropía, logrando un aumento de velocidad de 19.45 veces y tasas de detección de violaciones significativamente más altas en el monitoreo de seguridad industrial en tiempo real en comparación con la inspección manual.

Jiang Wu, Sichao Wu, Yinsong Ma, Lifang Zheng, Jingliang Duan2026-07-24
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RGBA-Net: Reliability-Gated Asymmetric Fusion with Boundary Awareness for Lightweight RGB-D Salient Object Detection

RGBA-Net es un marco de detección de objetos salientes RGB-D ligero y de vanguardia que emplea un codificador de doble flujo asimétrico, una compuerta de fiabilidad de profundidad y un módulo de fusión consciente de los bordes para lograr una alta precisión con solo 3.49 millones de parámetros mientras mitiga eficazmente el ruido y la complejidad de la profundidad.

Tianlun Yuan, Mengchun Yu, Yongfeng Jin, Qinglin Huang, Jing Li2026-07-24
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Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition

Este artículo presenta Azra, un marco de modelo de visión y lenguaje para el reconocimiento de textos manuscritos en turco otomano que logra un rendimiento de vanguardia mediante el ajuste fino con LoRA sobre datos curados y demuestra que el arranque automático de datos puede igualar eficazmente los enfoques curados al tiempo que reduce significativamente los costes de anotación.

Gökhan Usta, Oğuz Alpoğlu, Fatih Günaydın2026-07-24
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Bridging Retrieval Performance and Learning Outcomes: An Integrated Offline and Online Evaluation Framework for Retrieval-Augmented AI in Higher Education

Este artículo propone un Marco de Evaluación Integrado Offline–Online (IOEF, por sus siglas en inglés) que vincula las métricas técnicas de recuperación con la evidencia de resultados educativos de la literatura existente para demostrar que la adopción efectiva de la IA en la educación superior requiere equilibrar el rendimiento de la recuperación de información con el diseño instruccional en lugar de depender únicamente de los parámetros de referencia de recuperación.

Karthik Chandrasekaran, Gothai Sundaram2026-07-24