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💻 ciencias de la computación

A-tree: Agent Tree and Its Application to Patent Analysis

Este artículo presenta Agent Tree (A-Tree), una extensión interpretable de los Árboles de Redes Neuronales que utiliza agentes especializados y un mecanismo de un paso de anticipación para mejorar la transparencia y la precisión en la toma de decisiones en dominios de alto riesgo, demostrado a través de una aplicación exitosa en la clasificación y minería de reglas de innovación de patentes de visión computacional.

Qiangfu ZHAO, Xiao Huang2026-09-07
💻 ciencias de la computación

MAFL-PdM: A Multi-Agent Federated Learning Framework for Personalised Predictive Maintenance Across Heterogeneous Industrial IoT Sites

Este artículo presenta MAFL-PdM, un marco de aprendizaje federado multiagente que aprovecha la personalización post-federación para superar significativamente tanto al entrenamiento centralizado como a los modelos base de aprendizaje federado en la predicción de la vida útil remanente de los equipos a través de sitios de IoT industrial heterogéneos, preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos.

Rebin Saleh, Engida Ephrem Alamerew, Balázs Villányi2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Recovering a Full AES-128 Key Across Tenant Boundaries via DDR4 Row-Buffer Timing on Cloud FPGAs

Este artículo demuestra que un co-inquilino totalmente sin privilegios en una FPGA de nube compartida puede recuperar una clave maestra AES-128 completa de una víctima mediante la explotación de canales laterales de tiempo del búfer de fila de DDR4, superando la limitación de "un espacio por banco" a través de la ingeniería inversa del mapeo de bancos y la agregación estadística a través de múltiples cifrados.

Vineet Chadalavada, Fareena Saqib2026-09-07
💻 ciencias de la computación

A Hybrid Deep Ensemble Intrusion Detection System with Adaptive Zero Trust Security for Industrial IoT Infrastructure

Este artículo propone un Sistema de Detección de Intrusiones de Ensamble Profundo Híbrido (HDE-IDS) que integra una DNN mejorada con Transformer con XGBoost y seguridad adaptativa de Confianza Cero para mejorar significativamente la precisión de detección de malware, la estabilidad y la resiliencia en tiempo real para la infraestructura de IoT Industrial.

Manish Kumar Srivastava, Kavalla Prasanna, Ujjaval Patel, Ravirajsinh Vaghela2026-09-07
💻 ciencias de la computación

A Semantic-Enhanced Multi-Task Framework with Structure-Aware Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation

Este artículo propone un marco de tareas múltiples con mejora semántica y aprendizaje de currículo consciente de la estructura, aprovechando Qwen2-7B-Instruct y la Etiquetación de Roles Semánticos generativa para mejorar significativamente el rendimiento de la traducción automática neuronal de bajos recursos mediante la resolución del desalineamiento semántico y la optimización de la dinámica de entrenamiento.

Jingxing Gao, Liqing Wang, Xingwei Chen, Yongyue Xu2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Dynamic Adaptive Multimodal Graph Fusion Network for Multi-Hazard Recognition Using Remote Sensing, Social Media, IoT, and Seismic Observations

Este artículo presenta la Red de Fusión de Grafos Multimodal Dinámica y Adaptativa (DAMGF-Net), un nuevo modelo de aprendizaje profundo que integra dinámicamente datos de teledetección, redes sociales, IoT y datos sísmicos para lograr un reconocimiento de multirriesgos altamente preciso, interpretable y en tiempo casi real a través de terremotos, inundaciones, incendios y humo.

Dannuri Mounika, Johnson Kolluri, Sunil Srinivas, Kiran Siripuri2026-09-07
💻 ciencias de la computación

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

Este estudio presenta FZ-VLM, un novedoso marco de modelo de visión-lenguaje de dos etapas, Florence-Zephyr, que automatiza la extracción de atributos radiológicos de tomografías computarizadas de pulmón y genera descripciones de nódulos y recomendaciones de seguimiento clínicamente relevantes, demostrando una precisión y completitud superiores en comparación con los modelos de referencia de IA existentes y los expertos humanos.

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Citation Intent Classification for Turkish Academic Literature with Prompt-Optimized LLMs and Language-Specific Encoders

Este artículo presenta TurkCite, un marco de trabajo y un conjunto de datos anotado por expertos para clasificar las intenciones de citación en la literatura académica turca, demostrando que los codificadores Transformer específicos de un idioma superan la transferencia basada en la traducción, al tiempo que ofrecen modelos de lenguaje de gran tamaño optimizados mediante prompts como alternativas efectes sin necesidad de entrenamiento para el análisis bibliométrico no inglés.

Kemal Sami Karaca, Bahaeddin Eravci2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Solver-Informed Evolution of Interpretable Dispatching Rules for the Stochastic Team Orienteering Problem with Time Windows

Este artículo propone SI-GP, un hiperheurística de programación genética informada por el resolvedor que mejora las reglas de despacho interpretables para el problema de orientación de equipos estocástico con ventanas de tiempo mediante la extracción y selección de características heurísticas específicas de la instancia a partir de soluciones de referencia de alta calidad, superando así a los modelos de referencia existentes mientras mantiene la legibilidad y la estabilidad de las reglas.

Augusto Magalhães Pinto de Mendonça, Filipe Pessôa Sousa, Laura Silva de Assis, Igor Machado Coelho2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Multi-Objective Path Optimization for Truck–Drone Collaborative Delivery Based on Subspace Contribution-Driven Adaptive Resource Allocation

Este artículo propone RC-NSGA-II, un nuevo algoritmo de optimización multiobjetivo que integra la asignación de recursos impulsada por la contribución de subespacios basada en K-means, la codificación de clave aleatoria y la búsqueda local adaptativa para resolver eficazmente el complejo problema de entrega colaborativa de camión y dron, demostrando un rendimiento superior en calidad de solución y eficiencia a través de diversas instancias de referencia.

yuehua liao, jia zhao2026-09-07