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Key Distance Effects in a Controlled Synthetic Rubric-Routing Unit Test for Small Character-Level Transformers

Este estudio demuestra que, en entornos sintéticos controlados, la distancia superficial entre campos clave impacta significativamente la precisión de enrutamiento de los Transformers pequeños a nivel de carácter, validando el uso de tales pruebas unitarias para distinguir entre mecanismos de búsqueda genuinos y la explotación de claves superficiales antes de desplegar sistemas educativos automatizados.

Tomoki Saka2026-07-24
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Coord-Based Surface Intersection for Semantic CAD Modeling

Este artículo presenta un método de intersección de superficies basado en coordenadas que representa las curvas de intersección como secuencias de marcos de contacto auditados por residuos que contienen metadatos semánticos y geométricos, demostrando una precisión numérica superior y un cierre booleano robusto en comparación con OpenCASCADE Technology a través de una diversa suite de casos de intersección de superficies primitivas y complejas.

GuoJun Pan2026-07-24
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Global Diversity Is Not Enough: Two FixedMarginal Experiments on Local Language Allocation and Recombination in Synthetic Arithmetic Situation–Role Parsing

Este estudio demuestra que, si bien la diversidad global en los bancos de ítems educativos es insuficiente para asegurar un análisis lingüístico robusto, las estrategias de asignación local impactan significativamente el rendimiento, mientras que la conectividad de grafos global no proporciona ningún beneficio adicional una vez que los componentes tienen suficiente exposición intra-celular.

Tomoki Saka2026-07-24
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DeepGaitLab: Accurate and Flexible Markerless Motion Tracking Powered by Synthetic Data

DeepGaitLab es un marco de trabajo de seguimiento de movimiento 3D sin marcadores y de código abierto, entrenado con datos sintéticos, que ofrece un análisis de la marcha de alta precisión y sin necesidad de calibración a través de diversas configuraciones de cámaras y poblaciones clínicas, cerrando eficazmente la brecha entre la biomecánica de grado de investigación y el despliegue clínico escalable.

Eni Halilaj, Soyong Shin, Sijia Li, Zhixiong Li, Anastasios Yiannakidis, Hanz Cuevas Velasquez, Chaeeun Lee, Kunwoo Lee (…)2026-07-24
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MEFP-Net: A Multimodal Recognition Algorithm for Urban Traffic Scenarios

Este artículo propone MEFP-Net, un algoritmo de reconocimiento multimodal que utiliza una fusión jerárquica en etapa intermedia y una columna vertebral de doble vía para abordar eficazmente el desequilibrio de características y la sensibilidad a la iluminación, mejorando así significativamente la detección de objetos pequeños y ocluidos en escenarios de tráfico urbano complejos.

Dahua Li, Yuchen Yan, Siyu He, Xueying Hu, Qiang Gao, Dong Li2026-07-24
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A Comparative Study of Vector Indexing Strategies Using Facebook AI Similarity Search as a Case Study

Este artículo presenta una evaluación experimental exhaustiva de diversas estrategias de indexación de Facebook AI Similarity Search (FAISS), analizando sus compensaciones en precisión, latencia y uso de memoria a través de diferentes métricas de distancia y técnicas de cuantización para proporcionar orientación práctica para despliegues de búsqueda de similitud a gran escala.

Dukhik Hovsepyan, Hamlet Harutyunyan2026-07-24✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Predictive and Adaptive Resource Scheduling for Kubernetes–Ceph Hyperconverged Infrastructure on Proxmox VE

Este artículo propone y evalúa un modelo de planificación predictivo y adaptativo que integra la previsión de la carga de trabajo con decisiones de almacenamiento conscientes de Ceph para reducir significativamente la contención de recursos y la latencia de E/S en infraestructuras hiperconvergentes de Kubernetes–Ceph ejecutadas en Proxmox VE, logrando un equilibrio de carga y un rendimiento superiores en comparación con el planificador predeterminado de Kubernetes.

Doston Khasanov, Abdurauf Abdullaev, Halimjon Khujamatov, Temirbek Toshtemirov, Alisher Mamatov, Razvan Craciunescu2026-07-23
💻 computer science

Content Cooperative Caching in Mobile Edge Network Through Federated Reinforcement Learning

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo federado para redes de borde móvil que combina un modelo VAE-LSTM para la predicción de la popularidad del contenido con un algoritmo de aprendizaje por refuerzo profundo multiagente para optimizar las decisiones de almacenamiento en caché cooperativo, reduciendo así significativamente la latencia y mejorando las tasas de acierto de la caché en comparación con los métodos base existentes.

Jipeng Zhou, Shaomei Lv2026-07-23
💻 computer science

DMPB-Net: A Mamba-Driven Semi-Supervised Network for Precise Breast Ultrasound Lesion Segmentation

Este artículo propone DMPB-Net, un nuevo marco semisupervisado que integra un codificador impulsado por Mamba con módulos especializados para el desacoplamiento semántico, la atención de prototipos y el refinamiento de límites para lograr la segmentación de lesiones mamarias de vanguardia en imágenes de ultrasonido bajo supervisión limitada.

Haiyang Sun, Xuanbo Xu, Li Wang2026-07-23
💻 computer science

A Comprehensive Multimodal Framework for Robust Forgery Detection in Social Media Images via Adaptive Gated Fusion of Convolutional Neural Networks, Vision Transformers, and Graph Neural Network Representations

Este artículo propone un marco trimodal robusto que integra CNN, Vision Transformers y Redes Neuronales de Grafos a través de un mecanismo de fusión por compuerta adaptativo para lograr una precisión de detección de falsificación de vanguardia (99.10 %) e interpretabilidad en imágenes de redes sociales.

Wasin Alkishri, Shahid Kamal, Jabar Yousif, Mahmood Al-Bahri2026-07-23