💻 Category

cs

4092 artículos

💻 ciencias de la computación

Resample or Reroute? Recoverable Stopping Debt Without Identified Action Selection

Este artículo introduce un marco de evaluación de tres puertas auditable que demuestra que, si bien los verificadores falibles pueden recuperarse de los errores de detención del modelo mediante el remuestreo, los métodos actuales no logran identificar la selección de acción óptima entre el remuestreo y el redireccionamiento, estableciendo así un potencial de recuperación acotado sin respaldar una cadena completa de aprendizaje de políticas.

Teng-Ruei Chen2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Design and Evaluation of Reinforcement-Learning Scheduling for Multi-Stage OSAT Manufacturing: A Verified Scoping Review, Executable Benchmark, and Decision Framework for Viet Nam

Este estudio aborda la brecha en la aplicación del aprendizaje por refuerzo a la fabricación de OSAT mediante el desarrollo de un referente ejecutable y un marco de decisión que revela que las políticas de programación adaptativas ofrecen ventajas selectivas y específicas de cada objetivo sobre las heurísticas tradicionales, en lugar de ser un reemplazo universal, guiando así a los gerentes sobre las compensaciones y los requisitos para el despliegue operativo en Vietnam.

Ngoc Huy Mai2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Transformation-Specific Robustness Evaluation of a Machine Learning-Based Network Intrusion Detection System Under Controlled Feature Perturbations

Este estudio evalúa la robustez específica de transformación de los sistemas de detección de intrusiones de red basados en aprendizaje automático en el conjunto de datos UNSW-NB15, revelando que, si bien los modelos exhiben una sensibilidad variable ante las perturbaciones de las características, una configuración de entrenamiento consciente del TTL reduce significativamente la degradación del rendimiento bajo modificaciones negativas del tiempo de vida frente a una línea base estándar.

Mohit Tiwari, Riya Mehdiratta2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Graph Convolutional Networks for Automated Anthropometric Measurement Estimation from Three-Dimensional Human Body Meshes

Este estudio demuestra que una Red Neuronal Convolucional de Grafos puede estimar eficazmente dieciséis medidas antropométricas estándar directamente a partir de mallas de cuerpos humanos en 3D, logrando una precisión prometedora en datos sintéticos al tiempo que destaca los desafíos de la adaptación de dominio cuando se aplica a escaneos del mundo real.

Adepeju Opaleye2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Eliminating False-Negative Discharges in Tuberculosis Screening: Multi-Cohort Development and Independent External Stress-Testing of an Auditable Conformal AI Safety Architecture

Este artículo presenta una arquitectura de seguridad de IA auditable y desplegable en el borde que combina la predicción conforme con el aseguramiento de la calidad de la entrada para eliminar los falsos negativos autónomos en altas por tuberculosis en diversas cohortes internacionales con recursos limitados, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión diagnóstica y reduciendo las pruebas de confirmación innecesarias.

Farrel Aditya2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Adaptive Context Reliance Control in Noisy Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Literature Review

Esta revisión sistemática de la literatura analiza dieciséis estudios sobre el control de la dependencia del contexto adaptativo en sistemas de Generación Aumentada por Recuperación con ruido, identificando brechas críticas en las estrategias actuales de memorización consciente del ruido y proponiendo el marco ACRC para equilibrar dinámicamente el conocimiento interno de un LLM frente a la calidad de la evidencia recuperada.

Hasan Ahmad, Shujat Karim, Fakhra Kashif, Naveed Ejaz2026-09-15
💻 ciencias de la computación

SET-CNN: Stacked Ensemble of CNNs for Robust Image Embedding and Similarity Retrieval

El artículo propone SET-CNN, un nuevo marco que integra DenseNet121, ResNet50 y VGG16 mediante la fusión a nivel de características y la optimización de la pérdida de triplete semi-difícil para generar incrustaciones de imágenes robustas, logrando una mejora del 7,6% en el rendimiento de recuperación sobre los modelos individuales en el conjunto de datos CIFAR-10.

Rabia Maqsood, Muhammad Omar, Safdar Ali, Rahat H. Bokhari2026-09-15
💻 ciencias de la computación

Synergizing Intelligence: A Comparative Evaluation of Machine Learning and Data Mining Techniques for Optimized Computational Analytics

Este artículo propone y valida un modelo de Analítica Computacional híbrida (HCAM) que integra técnicas de minería de datos para la estructuración de características con clasificadores de aprendizaje automático supervisado, demostrando mejoras estadísticamente significativas en la precisión predictiva e interpretabilidad sobre los métodos independientes en el conjunto de datos UCI Heart Disease.

Kanakam Sadhi Kumar, Arpana Bharani2026-09-15
💻 ciencias de la computación

A Retrieval-Augmented Generation Method for Industrial Documents based on Reinforcement Learning

Este artículo propone RLo-RAG, un modelo de Generación Aumentada por Recuperación de Múltiples Rondas basado en Aprendizaje por Refuerzo y mejorado con LoRA, el cual utiliza una función de recompensa dinámica para recuperar iterativamente fragmentos de documentos de alta relevancia y mejora significativamente la precisión de la recuperación y la calidad de la generación para documentos industriales en comparación con los métodos RAG tradicionales.

Ling WeiQing, Yongqi Zhi2026-09-15