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💻 ciencias de la computación

The comparative evaluation of explanations for algorithmic programming problems provided by a Human vs. ChatGPT: an exploratory online user study

Este estudio exploratorio de 37 estudiantes de secundaria revela que, si bien los participantes no pudieron distinguir significativamente entre las soluciones de programación humanas y las generadas por ChatGPT, su aceptación de un tutor de avatar en 3D no se vio afectada por la experiencia previa en programación o la familiaridad con los avatares, lo que destaca tanto el optimismo como el escepticismo sobre la integración de la IA generativa en la educación.

Alfarabi Imashev, Zhanna Abisheva, Inara Tusseyeva, Zhanibek Kozhirbayev, Tohid Alizadeh, Bakhyt Matkarimov2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Hierarchical Reinforcement Learning-Based Adaptive Denoising and Reversible Color Restoration Method for Complex Degraded Murals

Este artículo propone un marco basado en el aprendizaje por refuerzo jerárquico que descompone la restauración de murales en una selección de regiones de alto nivel y operaciones adaptativas de bajo nivel coordinadas, utilizando restricciones de características reversibles para equilibrar eficazmente la supresión de ruido, la fidelidad estructural y la recuperación conservadora del color en murales degradados complejos.

Minjie Xu2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Quantum Trust Reinforced Transformer Framework for Trust Aware Autonomous Navigation with Adaptive Path Planning

Este artículo presenta QTR-Net, un marco de trabajo Transformer unificado, asistido por computación cuántica y consciente de la confianza para la navegación autónoma que integra la predicción de trayectorias, el mapeo dinámico de confianza y la optimización de rutas híbrida cuántico-clásica para lograr un control robusto y adaptativo en entornos de tráfico complejos.

Poojitha S.A., Swapna C, Venkata Bala Annapurna P, Ramesh Babu Pedditi, Sriharsha Vikruthi, Seelam Visweswara Rao2026-09-01
💻 ciencias de la computación

LoRA-Based Diffusion Data Augmentation for Underwater Garbage Detection: An Empirical Study with YOLOv8s

Este estudio demuestra que la integración de Stable Diffusion adaptado con LoRA junto con ControlNet para el aumento de datos sintéticos mejora modestamente el rendimiento de la detección de basura submarina basada en YOLOv8s, aunque su efectividad varía según la clase de objeto y depende de la calidad de las imágenes generadas y la alineación de las anotaciones.

Zhen-Yu Wu, Wei-An Chen, Chia-Hui Liu2026-09-01
💻 ciencias de la computación

LLM-Driven Data Augmentation and Fine-Tuned Transformers vs. Few-Shot LLMs for Arabic Propaganda Technique Detection

Este artículo presenta un pipeline exhaustivo para la detección de propaganda en árabe que demuestra cómo el aumento de datos de pocos disparos (few-shot) impulsado por GPT-4.1 supera significativamente a los métodos tradicionales, permitiendo que un modelo BERT ajustado logre resultados de vanguardia (F1-Micro=0.66) que superan tanto los puntos de referencia previos como los enfoques de LLM de pocos disparos, al tiempo que revela que las características lingüísticas son perjudiciales y que el aumento de datos es el factor crítico de éxito en este entorno de bajos recursos e imbalanceado.

Heba Mohammed Abed, Iyad H. Alshami, Motaz K H Saad2026-09-01
💻 ciencias de la computación

CandidateFusion-MKAN: A Unified Framework for Robust Multimodal Crisis Classification across Diverse Supervision and Evidence Conditions

CandidateFusion-MKAN es un marco unificado que logra una clasificación de crisis multimodal de salida única robusta mediante la integración del aprendizaje de conjuntos de candidatos apoyado por modalidades, la verosimilitud del conjunto de candidatos y objetivos blandos adaptativos acotados para manejar eficazmente la supervisión diversa, la evidencia faltante o degradada, y las señales conflictivas o complementarias.

Zequn Wang, Shanshan Li, Qingjie Liu, Zhian Pan, Guan Li2026-09-01
💻 ciencias de la computación

From Physics to Attention: Building Vision Transformers from Oscillatory Neural Network Hardware

Este artículo presenta HoKuVit, un Vision Transformer convolucional escalable que integra capas convolucionales basadas en Kuramoto y capas lineales basadas en Hopfield en una arquitectura de Red Neuronal Oscilatoria, logrando un rendimiento de vanguardia en CIFAR-10 al tiempo que demuestra una vía viable para escalar las ONN hacia procesos de IA profundos.

Tamas Endrei, Andras Horvath, Gyorgy Csaba2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Geometry-aware LegONet for PDE Learning on Arbitrary Domains

Este artículo presenta Geometry-aware LegONet (gLegONet), un marco de aprendizaje de operadores modular que desacopla los mecanismos físicos de geometrías específicas mediante el preentrenamiento de bloques variacionales en un dominio espectral ambiental y su adaptación a dominios objetivo arbitrarios a través de variedades afines definidas por fronteras, permitiendo así la resolución de EDP y el descubrimiento de leyes reutilizables sin reentrenamiento específico para la geometría.

Jiahao Zhang, Yueqi Wang, Guang Lin2026-09-01
💻 ciencias de la computación

The Saudi Legal Corpus for AI: An Auditable, Official-Source-Grounded, Article-Level Corpus of Saudi Arabian Legislation

Este artículo presenta el Corpus Legal Saudí para la IA, un conjunto de datos exhaustivo, de fuentes oficiales y auditable a nivel de artículo compuesto por 290 instrumentos legislativos saudíes que presenta un seguimiento de procedencia único, capas analíticas estructuradas como grafos de citas y glosarios de términos definidos, y un banco de pruebas de recuperación que demuestra el rendimiento superior de la búsqueda mejorada con metadatos sobre las líneas base estándar para el procesamiento de lenguaje natural jurídico en árabe.

Abdullah Almohammedi2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Sense-Augmented Corpus for Sanskrit-English Machine Translation: Corpus Construction, Model Fine-Tuning, and Evaluation

Este artículo aborda el desafío de la ambigüedad léxica en la traducción automática de sánscrito a inglés mediante la construcción de un corpus paralelo aumentado con sentidos utilizando LLM y un inventario de sentidos personalizado, demostrando que la incorporación explícita de información sobre el sentido de las palabras mejora significativamente la calidad de la traducción en diferentes arquitecturas de modelos.

Anagha Pradeep, Sriram Krishnan, Ketaki Shetye, Bassam Adnan, Radhika Mamidi2026-09-01