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Safety-critical Control Under Partial Observability: Reach-Avoid POMDP meets Belief Space Control

Este artículo propone una arquitectura de control en capas basada en certificados que opera en el espacio de creencias para resolver POMDPs de alcanzar-evitar, desacoplando la búsqueda de objetivos, la recolección de información y la seguridad mediante funciones de Lyapunov y barrera de control, logrando así garantías probabilísticas y rendimiento en tiempo real superior a los solucionadores existentes.

Matti Vahs, Joris Verhagen, Jana Tumova2026-03-12💻 cs

R4-CGQA: Retrieval-based Vision Language Models for Computer Graphics Image Quality Assessment

El artículo R4-CGQA aborda la evaluación de la calidad de imágenes de gráficos por computadora mediante la creación de un nuevo dataset con descripciones detalladas y la propuesta de un marco de dos corrientes basado en recuperación que mejora significativamente la capacidad de los modelos de lenguaje visuales para juzgar y explicar la calidad visual.

Zhuangzi Li, Jian Jin, Shilv Cai, Weisi Lin2026-03-12💻 cs

Attribution as Retrieval: Model-Agnostic AI-Generated Image Attribution

Este trabajo presenta LIDA, un marco de atribución de imágenes generadas por IA independiente del modelo que reformula el problema como una tarea de recuperación de instancias mediante un módulo de generación de huellas dactilares de bajo nivel de bits y adaptación con pocos ejemplos, logrando un rendimiento superior en la detección y atribución de deepfakes en escenarios sin datos previos o con pocos ejemplos.

Hongsong Wang, Renxi Cheng, Chaolei Han, Jie Gui2026-03-12💻 cs

Need for Speed: Zero-Shot Depth Completion with Single-Step Diffusion

El artículo presenta Marigold-SSD, un marco de finalización de profundidad de un solo paso que aprovecha los fuertes priores de difusión para lograr una percepción 3D robusta y eficiente sin necesidad de optimización en tiempo de prueba, superando a los métodos existentes en generalización y velocidad de inferencia.

Jakub Gregorek, Paraskevas Pegios, Nando Metzger, Konrad Schindler, Theodora Kontogianni, Lazaros Nalpantidis2026-03-12💻 cs

Distilling LLM Semantic Priors into Encoder-Only Multi-Talker ASR with Talker-Count Routing

Este trabajo propone un marco de reconocimiento automático de habla multi-parlante basado únicamente en un codificador que destila las priores semánticas de un modelo de lenguaje grande para regularizar las representaciones de habla mezclada y utiliza un cabezal de conteo de hablantes para la selección dinámica de ramas, logrando un rendimiento comparable o superior a los sistemas basados en LLM con una menor complejidad computacional.

Hao Shi, Yusuke Fujita, Roman Koshkin, Mengjie Zhao, Yuan Gao, Lianbo Liu, Yui Sudo2026-03-12💻 cs

Exact Interpolation under Noise: A Reproducible Comparison of Clough-Tocher and Multiquadric RBF Surfaces

Este artículo presenta una comparación reproducible de los interpolantes Clough-Tocher y Multicúbrico RBF, demostrando que, aunque el ruido degrada el rendimiento de ambos métodos, el interpolante cúbico ofrece mayor estabilidad y permite recuperar comportamientos de procesos físicos a partir de mediciones ruidosas en ingeniería ambiental.

Mirkan Emir Sancak2026-03-12💻 cs

Layer Consistency Matters: Elegant Latent Transition Discrepancy for Generalizable Synthetic Image Detection

Este trabajo propone un nuevo método de detección de imágenes sintéticas llamado "discrepancia de transición latente" (LTD), que aprovecha las inconsistencias en la coherencia estructural y la atención semántica entre capas de redes neuronales para lograr una detección más precisa, generalizable y robusta frente a imágenes generadas por IA.

Yawen Yang, Feng Li, Shuqi Kong, Yunfeng Diao, Xinjian Gao, Zenglin Shi, Meng Wang2026-03-12💻 cs

HyPER-GAN: Hybrid Patch-Based Image-to-Image Translation for Real-Time Photorealism Enhancement

El artículo presenta HyPER-GAN, un modelo generativo ligero basado en parches híbridos que mejora la fotorealidad de datos sintéticos en tiempo real mediante una estrategia de entrenamiento que combina imágenes emparejadas y parches del mundo real, superando a los métodos actuales en latencia, realismo visual y consistencia semántica.

Stefanos Pasios, Nikos Nikolaidis2026-03-12💻 cs

TopGen: Learning Structural Layouts and Cross-Fields for Quadrilateral Mesh Generation

El artículo presenta TopGen, un marco de aprendizaje robusto y eficiente que genera mallas cuadriláteras de alta calidad mediante la predicción simultánea de diseños estructurales y campos cruzados, superando las limitaciones de los métodos tradicionales y basándose en un nuevo conjunto de datos a gran escala llamado TopGen-220K.

Yuguang Chen, Xinhai Liu, Xiangyu Zhu, Yiling Zhu, Zhuo Chen, Dongyu Zhang, Chunchao Guo2026-03-12💻 cs

An Approach for Safe and Secure Software Protection Supported by Symbolic Execution

Este artículo presenta un nuevo método de protección de software para sistemas de control industrial que utiliza funciones físicamente no clonables (PUF) para vincular el programa al hardware y la ejecución simbólica para garantizar la seguridad y la preservación de las propiedades de seguridad ante intentos de ingeniería inversa o ejecución en máquinas no autorizadas.

Daniel Dorfmeister, Flavio Ferrarotti, Bernhard Fischer, Evelyn Haslinger, Rudolf Ramler, Markus Zimmermann2026-03-12💻 cs

Learning Bimanual Cloth Manipulation with Vision-based Tactile Sensing via Single Robotic Arm

Este artículo presenta Touch G.O.G., un marco de percepción y control basado en un sensor táctil visual que permite a un solo brazo robótico manipular y desplegar telas deformables con alta precisión mediante el uso de modelos de visión y datos sintéticos.

Dongmyoung Lee, Wei Chen, Xiaoshuai Chen, Rui Zong, Petar Kormushev2026-03-12💻 cs

AdaClearGrasp: Learning Adaptive Clearing for Zero-Shot Robust Dexterous Grasping in Densely Cluttered Environments

El artículo presenta AdaClearGrasp, un marco de decisión y ejecución en bucle cerrado que combina modelos de visión-idioma y aprendizaje por refuerzo para permitir a los robots dexteros decidir adaptativamente entre agarrar directamente o despejar obstáculos, logrando así un agarre robusto y de generalización cero en entornos densamente cluttered.

Zixuan Chen, Wenquan Zhang, Jing Fang, Ruiming Zeng, Zhixuan Xu, Yiwen Hou, Xinke Wang, Jieqi Shi, Jing Huo, Yang Gao2026-03-12💻 cs

QuantumX: an experience for the consolidation of Quantum Computing and Quantum Software Engineering as an emerging discipline

Este artículo presenta la primera edición de la pista QuantumX en JISBD 2025, un evento pionero que consolidó la intersección entre la Computación Cuántica y la Ingeniería de Software en España, fomentó la colaboración de redes de investigación nacionales e iberoamericanas y definió desafíos futuros para el desarrollo de esta disciplina emergente.

Juan M. Murillo, Ignacio García Rodríguez de Guzmán, Enrique Moguel, Javier Romero-Álvarez, Jaime Alvarado-Valiente, Álvaro M. Aparicio-Morales, Jose Garcia-Alonso, Ana Díaz Muñoz, Eduardo Fernández-Medina, Francisco Chicano, Carlos Canal, José Daniel Viqueira, Sebastián Villarroya, Eduardo Gutiérrez, Adrián Romero-Flores, Alfonso E. Márquez-Chamorro, Antonio Ruiz-Cortes, Cyrille YetuYetu Kesiku, Pedro Sánchez, Diego Alonso Cáceres, Lidia Sánchez-González, Fernando Plou2026-03-12💻 cs

A Hypergraph-Based Framework for Exploratory Business Intelligence

Este artículo presenta ExBI, un sistema innovador basado en hipergrafos que supera las limitaciones de los sistemas de Inteligencia de Negocios tradicionales mediante esquemas dinámicos y reutilización de vistas, logrando aceleraciones significativas (hasta 230 veces) y una alta precisión en flujos de trabajo exploratorios a gran escala.

Yunkai Lou, Shunyang Li, Longbin Lai, Jianke Yu, Wenyuan Yu, Ying Zhang2026-03-12💻 cs

Double-Precision Matrix Multiplication Emulation via Ozaki-II Scheme with FP8 Quantization

Este artículo presenta un método novedoso para emular la multiplicación de matrices de doble precisión (FP64) utilizando unidades de multiplicación-matriz en FP8 mediante el esquema Ozaki-II, superando las limitaciones de las implementaciones anteriores y reduciendo significativamente el número de operaciones necesarias en comparación con el esquema Ozaki-I.

Yuki Uchino, Katsuhisa Ozaki, Toshiyuki Imamura2026-03-12💻 cs

Q-StaR: A Quasi-Static Routing Scheme for NoCs

El artículo presenta Q-StaR, un esquema de enrutamiento cuasi-estático para redes en chip que utiliza el análisis de la topología y la distribución del tráfico para guiar la selección de rutas en tiempo real, logrando un equilibrio de carga superior y reduciendo significativamente la latencia en comparación con el enrutamiento por orden de dimensión tradicional.

Yang Zhang, Yiren Zhao, Xu Wang, Fengyuan Ren2026-03-12💻 cs

Splat2Real: Novel-view Scaling for Physical AI with 3D Gaussian Splatting

El artículo presenta Splat2Real, un marco de preentrenamiento de profundidad monoculares que utiliza 3D Gaussian Splatting y un currículo de selección de vistas basado en cobertura y novedad (CN-Coverage) para mejorar la robustez ante cambios de perspectiva en la IA física, demostrando que la calidad de las vistas seleccionadas es más crítica que la cantidad bruta para la estabilidad del rendimiento.

Hansol Lim, Jongseong Brad Choi2026-03-12💻 cs

Density-Dependent Graph Orientation and Coloring in Scalable MPC

Este artículo presenta algoritmos de computación masivamente paralela (MPC) en el régimen de memoria fuertemente sublineal que orientan y colorean grafos en $poly(\log\log n)$ rondas en función de la densidad de su subgrafo más denso, superando así la barrera de complejidad de rondas de $\tilde{\Theta}(\sqrt{\log n})$ establecida por trabajos anteriores.

Mohsen Ghaffari, Christoph Grunau2026-03-12💻 cs

ESG Reporting Lifecycle Management with Large Language Models and AI Agents

Este artículo presenta un marco de ciclo de vida de informes ESG impulsado por agentes de IA y modelos de lenguaje grande que transforma la generación de reportes de un proceso estático a un sistema dinámico y adaptable mediante la integración de múltiples agentes para la extracción, verificación y actualización de datos de sostenibilidad.

Thong Hoang, Mykhailo Klymenko, Xiwei Xu, Shidong Pan, Yi Ding, Xushuo Tang, Zhengyi Yang, Jieke Shi, David Lo2026-03-12💻 cs

Less is More: Decoder-Free Masked Modeling for Efficient Skeleton Representation Learning

El artículo presenta SLiM, un marco unificado innovador que elimina el decodificador en el aprendizaje de representaciones esqueléticas mediante una combinación de modelado enmascarado y aprendizaje contrastivo, logrando un rendimiento superior al estado del arte con una reducción significativa en los costos computacionales.

Jeonghyeok Do, Yun Chen, Geunhyuk Youk, Munchurl Kim2026-03-12💻 cs

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