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💻 computer science

Toward Principled Model Selection in Data-Limited Scientific Machine Learning: A Three-Principle Decision Framework with Empirical Case Studies

Este estudio propone un marco de decisión fundamentado de tres partes para la selección de modelos en el aprendizaje automático científico con datos limitados, demostrando a través de estudios de caso de inhibidores de quinasas y solubilidad que los modelos lineales simples a menudo superan a las alternativas complejas cuando los tamaños de muestra son pequeños, abogando así por la simplicidad del modelo como una línea base crítica.

Menachem Lachiany2026-07-23
💻 computer science

Predictive Modelling for Individual Household Electric Power Consumption Using Machine Learning Approaches

Este estudio evalúa varios modelos de regresión de aprendizaje automático en el conjunto de datos de Consumo de Energía Eléctrica de Hogares Individuales para predecir tendencias energéticas e identificar anomalías, encontrando que Random Forest supera a otros algoritmos mientras que el análisis SHAP revela que Global_intensity es el factor predictivo dominante.

K. J. Megha, Anusha Anusha Sunny, Kailasamani Shunmugesh, Sony Kurian, Deepanraj Balakrishnan, Mbuyu Sumbwanyambe2026-07-23
💻 computer science

Stigmergic Skeleton Fields: A Bio-Inspired Framework for Decentralized Multi-Robot Navigation via Localized Incremental Re-Skeletonization

Este artículo propone el marco de trabajo Stigmergic Skeleton Field (SSF), el cual integra un grafo de esqueleto de eje medial con un campo de feromonas de colonia de hormigas y un algoritmo de Re-esqueletización Incremental Localizada (LIR) para permitir una navegación de múltiples robots descentralizada y eficiente en entornos dinámicos al reparar la topología solo donde es necesario, logrando una calidad de trayectoria casi óptima con velocidades de replanificación significativamente más rápidas en comparación con las líneas base existentes.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan, Chan-Yun Yang, Md Shetu Mia2026-07-23
💻 computer science

A Hybrid Quantum Neural Network - Assisted Deep Learning Framework for Automated Centralserous Retinopathy Detection Using Oct Images

Este artículo presenta HQNNDL, un marco de aprendizaje profundo híbrido cuántico-clásico que utiliza una arquitectura base ResNet-18 congelada y un circuito cuántico variacional de 8 cúbits para clasificar imágenes de OCT en cuatro categorías, logrando un 79,0% de precisión en un conjunto de datos proxy derivado de Kermany OCT2017 mientras reconoce la necesidad de realizar más estudios de ablación y validación clínica para confirmar su eficacia en la detección de la Coriorretinopatía Serosa Central.

Annamnedi Govardhan, P Suresh Varma2026-07-23
💻 computer science

Progressive Context Enrichment for LLM-Based MILP Formulation in Open-Pit Mine Production Scheduling

Este artículo propone un marco de enriquecimiento de contexto progresivo que mejora la fiabilidad de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala en la generación de formulaciones de Programación Lineal Entera Mixta para la programación de la producción de minas a cielo abierto mediante el aumento sistemático de los prompts con datos del simulador y anotaciones de código, revelando que mientras el código del simulador mejora la precisión del objetivo, el código anotado es superior para garantizar la viabilidad de las restricciones.

Mustavi Ibne Masum, Thiago Eustaquio Alves de Oliveira, Mahzabeen Emu2026-07-23
💻 computer science

AI-Driven Spline-Based Segmentation of Handwritten Physico-Mathematical Documents

Este artículo presenta un proceso de segmentación impulsado por IA para documentos físico-matemáticos manuscritos que utiliza splines cuadráticos de preservación de forma para modelar líneas base oscilatorias y generar máscaras de corte adaptativas a la curvatura, mejorando así la precisión de detección y la reconstrucción estructural para tareas de OCR posteriores.

Vasyl Zalizko2026-07-23
💻 computer science

Metric-Based Few-Shot Learning Framework for User-Defined Vocabulary Registration in Electromyography-Based Silent Speech Interfaces

Este estudio propone un marco de aprendizaje de pocos disparos basado en métricas, utilizando específicamente Redes Prototípicas, para permitir el registro eficiente y computacionalmente ligero de vocabularios definidos por el usuario en interfaces de habla silenciosa basadas en EMG sin requerir el reentrenamiento repetido del modelo.

Hyeseong Jeon, Jangjay Sohn, Chang-Hwan Im2026-07-23
💻 computer science

Validated cross-source synthesis of structural links in a compiled medical knowledge base: an independent literature check with a discrimination control

Este artículo reporta una demostración validada independientemente de que un motor propietario puede sintetizar correctamente vínculos médicos estructurales a través de múltiples fuentes al hacer emerger nueve conexiones verificadas de la literatura externa y demostrar selectividad mediante un control de discriminación, estableciendo una base confiable para el futuro descubrimiento computacional sin alucinaciones.

Youssef Ghaly2026-07-23
💻 computer science

Gradient Alignment Dynamics in Mixture-of Experts: The Gaussian Attractor, Laminar Flow Regime, and Output-Space Isolation

Este artículo establece un marco teórico unificado para la Mezcla de Expertos (MoE) que identifica la alineación de gradientes entre expertos como la causa raíz del colapso de los expertos, introduce la Hipótesis de la Vía de Gradiente y el diagnóstico del número de Reynolds para caracterizar estas dinámicas, y demuestra que el aislamiento del espacio de salida arquitectónico mediante el enrutamiento rígido de mosaico de teselas (Mosaic Tile) elimina eficazmente el olvido catastrófico y el colapso de expertos en tareas de visión y lenguaje.

庆君 张2026-07-23