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💻 ciencias de la computación

Pressure Guided Hierarchical Offloading and Heterogeneous Resource Selection for UAV-assisted Vehicular Edge Computing Networks: An Perspective of Future Task Prediction

Este artículo propone el Descarga Jerárquica Guiada por Presión (PGHO, por sus siglas en inglés), un marco de toma de decisiones de dos niveles para la computación en el borde vehicular asistida por UAV que integra predicciones de presión de tareas futuras con las condiciones actuales de los recursos para reducir significativamente el retraso promedio y mejorar las tasas de éxito de las tareas en comparación con las líneas base existentes de aprendizaje por refuerzo multiagente.

Chao He, Dongfeng Fu, Xin Xie, Jinkui Zhang, ShuXu Yue, Zheng Zhang2026-10-30
💻 ciencias de la computación

How VR Designers Manage Collisions: A Reflexive Thematic Analysis of Strategies, Trade-offs, and Design Rationales

Este estudio emplea un análisis temático reflexivo de entrevistas con profesionales de la RV para revelar las estrategias multidimensionales, las compensaciones y las lógicas que los diseñadores utilizan para gestionar las colisiones entre los espacios virtuales y físicos, proponiendo finalmente una taxonomía conceptual para guiar el desarrollo de futuras herramientas y las prácticas de diseño.

Victor Vieira, Daniela Trevisan, Marco Winckler2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Improve Salient Object Detection via Adaptive Boundary-Location Feature Fusion

Este artículo propone un marco de fusión de características de localización de bordes adaptativo para la detección de objetos salientes que descompone la tarea en ramas de localización y refinamiento, empleando el aumento de características adaptativo y un módulo de atención cruzada dinámica para mejorar la robustez y lograr un rendimiento de vanguardia.

Yuanbin Fu, Jiahao Wang2026-10-30
💻 ciencias de la computación

SAF-RTDETR: Spatially Aligned High-Resolution Feature Fusion for Small Object Detection in UAV Imagery

El artículo propone SAF-RTDETR, un marco de fusión de características de alta resolución selectiva para imágenes de UAV que mejora significativamente la precisión de la detección de objetos pequeños y la robustez frente a corrupciones en comparación con el RT-DETR base, aunque a costa de un aumento en la complejidad computacional.

Ming Zhang, Jiahui He, Dongmei Ma2026-10-30
💻 ciencias de la computación

X-FCA: Diagnosing Explanatory Decoupling in Financial Information Systems via Counterfactual XAI and Conformal Prediction

El artículo presenta X-FCA, un marco de diagnóstico que revela el "desacoplamiento explicativo" en los modelos de lenguaje financieros, demostrando que si bien las intervenciones adversarias pueden mejorar la robustez y la calibración de la incertidumbre, no logran corregir el desajuste semántico subyacente causado por la ceguera del tokenizador ante pistas visuales como los emojis.

Şeyda YONCACI, Özal YILDIRIM, Engin AVCI2026-10-30
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PAFC-Net: A Progressive Attention Fusion Network with Semantic Consensus for Multimodal Remote Sensing Image Classification

El artículo propone PAFC-Net, una Red de Fusión de Atención Progresiva con Consenso Semántico que utiliza un codificador asimétrico específico de la modalidad y un mecanismo de coordinación progresiva de tres etapas para abordar eficazmente las diferencias estructurales entre los datos de HSI y LiDAR/SAR, logrando una precisión de clasificación de vanguardia en cuatro conjuntos de datos de teledetección multimodal.

Jiahang Lyu, Yuegang Fu, Xueming Xiao, Jinshuang Wu, Zhiwei Wang, Xiang Zhou2026-10-30
💻 ciencias de la computación

GLA-YOLO: A Lightweight YOLO-Based Network for Industrial Surface Defect Detection

Este artículo presenta GLA-YOLO, una red ligera basada en YOLO11 que incorpora la Convolución de Fusión Ligera y Bloques de Fusión de Atención Local Dinámica para lograr la detección de defectos superficiales industriales en tiempo real con el estado del arte, con alta precisión y eficiencia en dispositivos de borde con recursos limitados.

Jiayi Li, Norrima Binti Mokhtar, Wenjunliang Zhang, Muhammad Amirul Aiman Asri, Qiyuan Qin, Mahidzal Bin Dahari, Yixuan (…)2026-10-30
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GlioMIL: A Frozen-Backbone Multiple-Instance Learning Framework for Calibrated and Explainable Glioma Radiogenomics

GlioMIL es un marco de aprendizaje de múltiples instancias de columna vertebral congelada para la radiogenómica de gliomas que, si bien es eficiente en etiquetas y está bien calibrado, demuestra en última instancia que las características clínicas y radiómicas estructuradas por sí solas superan o igualan a los modelos de fusión de imágenes para predecir la mutación de IDH y el grado tumoral, mientras que los mecanismos de atención no logran proporcionar explicaciones espaciales fiables y el rendimiento en MGMT y 1p/19q permanece cerca del azar.

Tahsien Al-Quraishi, Jemal Abawajy, O. S. Albahri, Richa Mishra2026-10-30
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How a Payment Lookup Oracle Confirms Predictable Identifiers

Este artículo demuestra que los oráculos de resolución de pagos nacionales, como el PromptPay de Tailandia, permiten la confirmación determinista de identificadores nacionales predichos al permitir que los atacantes verifiquen conjeturas contra datos públicos y registros filtrados, una vulnerabilidad exacerbada por el hecho de que los nombres de los destinatarios se devuelven sin enmascarar a pesar de los esfuerzos de enmascaramiento parcial de nombres.

Badeesorn Sittikong, Tuul Triyason2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Evaluation Metrics for Image Classification, Segmentation and Localization Mathematical Foundations, Comparative Analysis and Research Recommendations

Esta revisión crítica sintetiza 150 referencias para categorizar y comparar sistemáticamente 72 métricas de evaluación para la clasificación, segmentación y localización de imágenes, ofreciendo fundamentos matemáticos, ejemplos resueltos y recomendaciones de investigación para guiar la selección de métricas apropiadas y complementarias para estudios reproducibles y clínicamente válidos.

Behnam Kiani Kalejahi, Mohammad Javad Rajabi²2026-10-30