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💻 ciencias de la computación

An Integrated Hybrid Recommendation and Trust-Aware Review Intelligence Framework for Reliable Service Provider Matching

Este artículo propone un marco híbrido integrado que combina TF-IDF, similitud semántica y filtrado colaborativo para la selección de proveedores candidatos con un sistema de inteligencia de reseñas sensible a la confianza que utiliza Multi-Task BiLSTM e Isolation Forest para analizar el sentimiento específico de los aspectos y la credibilidad de las reseñas, logrando así un emparejamiento de proveedores de servicios más confiable a través de un flujo de reordenamiento unificado.

W. A.M. Tharushika, N. T. Hewapathirana, Dhammika De Silva, Samantha Rajapaksha2026-08-28
💻 ciencias de la computación

Deterministic multi-hash routing supports long-horizon training in a compact language model

Este artículo demuestra que un modelo de lenguaje compacto de 201 millones de parámetros que utiliza un enrutamiento de hash múltiple determinista basado en la identidad del token para la selección de expertos puede lograr un rendimiento competitivo en tareas de entrenamiento de largo horizonte, aunque la contribución específica del mecanismo de enrutamiento permanece sin aislar debido a la falta de controles densos emparejados.

Boris Peyriguere2026-08-28
💻 ciencias de la computación

Secure Federated Learning Framework with Dynamic Lightweight Cipher (Fed- DLC) for Resource-Constrained Networks and Data-Sensitive Applications

Este artículo presenta Fed-DLC, un marco de aprendizaje federado ligero que emplea un cifrado dinámico para asegurar los intercambios de modelos en redes con recursos limitados, demostrando que mantiene un rendimiento de la tarea comparable al aprendizaje federado estándar mientras añade una sobrecarga computacional manejable, aunque su seguridad criptográfica requiere una validación adicional.

Manu Narula, Jasraj Meena, Dinesh Kumar Vishwakarma2026-08-28
💻 ciencias de la computación

The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

Este estudio introduce un flujo de trabajo de PLN bilingüe y reproducible que adapta la arquitectura del Índice de Brecha entre el Decir y el Hacer para detectar la divergencia entre la retórica corporativa y las prácticas de gobernanza observables con respecto a la IA agéntica dentro del índice IBEX 35, demostrando la capacidad de generalización del marco más allá de los dominios tradicionales de ESG.

Alfredo Merlet2026-08-28
💻 ciencias de la computación

3D Surface Reconstruction from Point Clouds via Explicitly Geometrically Weighted RBF Neural Interpolation

Este artículo propone un novedoso marco de reconstrucción de superficies 3D que mejora la interpolación neuronal de Funciones de Base Radial (RBF) mediante la inserción explícita de pesos de altitud geométrica en la matriz de activación y el uso de agrupamiento K-means con núcleos de soporte compacto para lograr una reconstrucción de nubes de puntos no estructuradas a gran escala de alta precisión y computacionalmente eficiente.

Mohamed Cherkaoui Eddeqaqi2026-08-28
💻 ciencias de la computación

An analysis of university ranking systems using an unsupervised machine learning-based ranking framework

Este estudio propone un marco de aprendizaje automático no supervisado que utiliza el Análisis de Componentes Principales y el Análisis de Factores para validar y mejorar la transparencia y la estabilidad de los rankings universitarios mediante la derivación de factores latentes y la aplicación de pesos equilibrados, demostrando finalmente que, si bien los rankings individuales fluctúan, los patrones de distribución general de las principales universidades australianas se mantienen consistentes con sistemas establecidos como THE y QS.

Yipeng Zhu, Yuanxi Peng, Mengtong Li, Rohitash Chandra2026-08-28
💻 ciencias de la computación

Where Abstention Lives: A Pre-Registered Four-Way Comparison of Abstention Interfaces in a Small Language Model with Versioned Memory

Este estudio prerregistrado demuestra que en un modelo de lenguaje pequeño con memoria versionada, la implementación de la abstención mediante una cabeza binaria separada supera significamente a los tokens de vocabulario y a las ranuras de memoria al desacoplar la decisión de la softmax de generación, haciendo así que la capacidad de decir "no lo sé" sea aprendible incluso con márgenes de precisión limitados.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-08-28
💻 ciencias de la computación

Low data image based urban noise estimation

Este artículo presenta un marco de aprendizaje automático eficiente en recursos que predice los niveles de ruido ambiental urbano a partir de imágenes casuales de teléfonos inteligentes utilizando solo 400 muestras, combinando la segmentación semántica basada en transformadores con características interpretables diseñadas a mano, permitiendo así un monitoreo acústico escalable y dirigido por la ciencia ciudadana validado frente a umbrales psicoacústicos.

Priyanshu Sarma-Sarkar, Rajkumar Saini2026-08-28
💻 ciencias de la computación

An implication of activation functions for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to solve non-autonomous differential equations

Este estudio evalúa empíricamente nueve funciones de activación dentro de un marco de Redes Neuronales Informadas por la Física para resolver ecuaciones diferenciales no autónomas, demostrando que GELU es la opción más robusta debido a su desempeño superior en la minimización de la pérdida residual en comparación con otras funciones.

Ashrafur Rahman, Md Shakhawat Alam2026-08-28