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💻 ciencias de la computación

A Concern-Centric Empirical Evaluation of Multi-Language Code Smells: An LLM-Assisted Study of JNI Software Evolution

Este artículo presenta una evaluación empírica centrada en las preocupaciones de los "smells" de código JNI mediante el uso de análisis asistido por LLM de 8.207 commits en 15 proyectos de código abierto, revelando que las definiciones existentes de los "smells" cubren solo el 36,5% de las preocupaciones de mantenimiento de los desarrolladores y proponiendo tres nuevas definiciones de "smells" para abordar las brechas identificadas.

Md Shahrukh Ansari, Salman Abdul Moiz2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Failure Transparency in Android Forensic Parsing Under Schema and Representation Drift: A Controlled ALEAPP Microbenchmark

Este estudio demuestra que, si bien la deriva controlada de esquemas y representaciones en los analizadores forenses de Android como ALEAPP conduce frecuentemente a evidencia incompleta o malinterpretada, las herramientas no logran proporcionar diagnósticos visibles para el examinador sobre estos fallos, lo que resalta la necesidad crítica de marcos de validación que prioricen la transparencia del fallo junto con la precisión de la recuperación.

Tarun Preetham Bulla2026-09-07
💻 ciencias de la computación

The Query Cannot See the Question: A Short Convolution's Reach Decides Which Part of a Query Conditions Retrieval, and What Falls Outside Becomes a Confident Wrong Answer

Este artículo demuestra que la convolución de profundidad causal corta en los modelos de atención lineal y de espacio de estados impone un límite estricto y no degradable sobre qué partes de una consulta pueden condicionar la recuperación, lo que provoca que el modelo genere respuestas erróneas con confianza cuando la información crítica queda fuera de esta estrecha ventana, un fallo que persiste en capas poco profundas pero que puede mitigarse mediante arquitectes de mayor profundidad o núcleos más grandes.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Approach to Robust Visual Relocalization for Humanoid Robots via Mixture-of-Experts with Hierarchical Distillation

Este artículo propone un marco de relocalización visual robusto para robots humanoides que integra una arquitectura de Mezcla de Expertos con destilación de conocimiento jerárquica para lograr una estimación de pose de 6-DoF precisa, estable y eficiente bajo condiciones desafiantes como cambios abruptos de punto de vista y autooclusión.

Shichu Sun, Jingwen Luo2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Modelling Reinforcement Learning Scheduling Agents: Action spaces, reward designs, and expert demonstrations

Este artículo investiga cómo las elecciones de modelado en el Aprendizaje por Refuerzo Profundo afectan las políticas de programación para el Problema de Programación de Taller Flexible, demostrando que la integración de límites de optimalidad derivados de la Programación de Restricciones y demostraciones de expertos en un marco multiagente mejora significativamente el diseño de recompensas y acelera la convergencia para lograr un rendimiento de programación superior en tiempo real.

Alexandre Jesus, Arthur Corrêa, Miguel Vieira, Catarina Marques, Cristóvão Silva, Samuel Moniz2026-09-07
💻 ciencias de la computación

A Comparative Study of Pretrained Transformer Models for Quranic ASR: Speech Representations, Label Formats, and Dataset Composition

Este artículo presenta un estudio empírico sistemático que demuestra que el ajuste fino del modelo Transformer preentrenado Wav2Vec2-XLSR-53 en un conjunto de datos coránico de 870 horas con texto árabe sin diacríticos reduce significativamente las tasas de error de palabra y mejora la eficiencia del entrenamiento en comparación con los sistemas de referencia.

Nabil Mosharraf Hossain, Riasat Islam, Unaizah Obaidellah2026-09-07
💻 ciencias de la computación

Research Hotspots and Trend Analysis in AI-Enabled Accessible Design: Identification of Core Areas, Evolution of Future Trends, and Visualization through Knowledge Graphs

Este artículo emplea análisis bibliométricos y de mapeo del conocimiento de datos de Web of Science (2000–2025) para rastrear la evolución del diseño accesible habilitado por IA desde la viabilidad de ingeniería hacia la usabilidad contextual, identificando pilares de investigación centrales, puntos críticos emergentes como la IA generativa y la estandarización de la XR, y proponiendo un marco integral de Usuario–Escenario–Tecnología para una futura gobernanza sostenible.

Yuang Liu, Yunqing Wan2026-09-05
💻 ciencias de la computación

Carbon Footprint and Carbon-Aware Selection of Document-Oriented, Relational, and Hybrid Object-Relational Storage for Image-Based Time-Series Workloads in Green IoT

Este artículo evalúa el benchmarking de la huella de carbono de MongoDB, PostgreSQL/TimescaleDB y un híbrido de PostgreSQL+MinIO para cargas de trabajo de series temporales basadas en imágenes en el IoT verde, revelando un cruce de emisiones dependiente de la resolución donde MongoDB es más sostenible para resoluciones bajas (hasta 1440p) mientras que el enfoque híbrido destaca en resoluciones más altas (4K y superiores) debido al almacenamiento desacoplado, proporcionando finalmente un marco de decisión consciente del carbono para seleccionar arquitecturas de almacenamiento en el monitoreo de edificios sostenibles.

Alfa Ryano Yohannis, Alexander Waworuntu2026-09-04
💻 ciencias de la computación

Synthetic personas as support for UX research

Este artículo propone un procedimiento basado en la Investigación de la Ciencia del Diseño para integrar personas sintéticas y trayectorias generadas por IA en la investigación de UX con el fin de acelerar el análisis en etapas tempranas y la formulación de hipótesis, al tiempo que enfatiza la necesidad crítica de la supervisión humana para mitigar el sesgo y asegurar la validez empírica.

Ana Medrado, Carlos Eduardo Barbosa2026-09-04