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💻 computer science

MESH for Incremental Digital-physical system (MESH4ID): A Headset-Centred Virtual Reality Pipeline

Este artículo presenta MESH4ID, un flujo de trabajo de realidad virtual centrado en el visor construido sobre Unity/OpenXR que permite a los usuarios capturar, gestionar y reconstruir entornos interiores mediante la congelación de transmisiones de LiDAR en vivo en instantáneas rastreables para la inspección interactiva y la generación de mallas bajo demanda dentro de un entorno de RV inmersivo.

Simone Cantarelli, Daniela Francia, Gian Maria Santi, Alfredo Liverani2026-07-22
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SMPD: Self-Supervised Meta-Learning for Predictive IoT Compromise Detection with Few-Shot Adaptation

El artículo propone SMPD, un novedoso marco de meta-aprendizaje auto-supervisado que aprovecha datos temporales multimodales y pre-entrenamiento contrastivo para predecir compromisos de dispositivos IoT con 24–48 horas de antelación con alta precisión y adaptabilidad de pocos disparos (few-shot), superando significativamente a los modelos base de detección de intrusiones existentes en entornos con recursos limitados.

Anwer KALGHOUM, Sofien MHATLI2026-07-22
💻 computer science

Interpretable Audio Pattern Discovery in Keyword-Spotting Models via Waveform Optimization and Segment-Level Analysis

Este artículo presenta GRADV, un flujo de trabajo de análisis de señales reproducible que descubre y evalúa patrones de audio de clases objetivo en modelos de detección de palabras clave mediante la optimización de formas de onda y la realización de análisis a nivel de segmento, logrando altas tasas de éxito sin proponer nuevas arquitecturas de reconocimiento de voz.

Aleksandr Gertsen, Aleksandr Lenshin2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Recovering Engineering-Change Traceability from Legacy CNC Work Orders: A Pydantic Schema and Few-Shot LLM Extraction Baseline

Este artículo propone un esquema de Pydantic y un modelo de lenguaje pequeño de pocos disparos (few-shot) como línea base para extraer la trazabilidad de cambios de ingeniería a partir de órdenes de trabajo de CNC heredadas, fragmentadas, bilingües y truncadas, demostrando una alta validez de esquema al tiempo que revela que los pre-prompts contextualizados degradan el rendimiento y que los filtros deterministas posteriores mejoran la precisión sin afectar la exhaustividad.

Chien-Yu Lin, Yuan-Ping Luh, YUH-WEN CHEN2026-07-21
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OptiVerse AI: Explainable Deep Learning and Three-Dimensional Retinal Reconstruction from Fundus Images for Early Retinal Disease Detection

OptiVerse AI es un sistema de aprendizaje profundo explicable que utiliza EfficientNetB7 y Grad-CAM para clasificar la retinopatía diabética y reconstruir estructuras retinianas en 3D a partir de imágenes de fondo de ojo estándar, logrando más del 95% de precisión para mejorar la detección temprana de enfermedades y la toma de decisiones clínicas.

ABDELRAHMAN Elwelely2026-07-21
💻 computer science

RECON: A Recipe-Driven, Evidence-Fused, Neuro-Symbolic Multi-Agent Architecture for Autonomous Document Compliance Auditing across Heterogeneous Enterprise Repositories

Este artículo presenta RECON, una arquitectura multiagente neurosimbólica que combina reglas deterministas, detección difusa y razonamiento de LLM con un sistema de recetas impulsado por YAML y auditoría a prueba de manipulaciones para ofrecer revisiones de cumplimiento de documentos reproducibles, defendibles y con fusión de evidencia a través de repositorios empresariales heterogéneos.

Swapnil2026-07-21
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For foundation-model registration in correlative microscopy, cross-modal appearance matters more than field of view

Este artículo demuestra que para el registro de microscopía correlativa, la similitud de apariencia transmodal es un determinante más crítico del éxito que el manejo de la escala del campo de visión, como lo evidencia el desempeño superior de los backbones entrenados de forma transmodal y el fracaso de los envoltorios ingenuos conscientes de la escala para superar las discrepancias de apariencia.

Frank Cai2026-07-21
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Measurement-guided, training-free Fourier correction: a cost-efficient alternative to generative adaptation for cold-start construction-scene segmentation

Este artículo introduce un protocolo de corrección de Fourier rentable y libre de entrenamiento que cuantifica y ajusta desajustes específicos de amplitud de baja frecuencia entre imágenes de construcción sintéticas y reales para mejorar significativamente el rendimiento de segmentación en el arranque en frío para clases críticas de seguridad poco comunes sin requerir extensos datos no etiquetados del objetivo o modelos generativos.

Jonghun Gim, Jeongik Min2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
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CB-SentiLex: An Auditable Weak-Supervision Framework for Central Bank Stance Detection with a Bangladesh Bank Benchmark

Este artículo presenta CB-SentiLex, un marco de supervisión débil auditable y el primer benchmark de PLN reproducible para un banco central del sur de Asia, el cual genera con éxito etiquetas de postura para un corpus del Banco de Bangladesh y demuestra un sólido rendimiento del modelo junto con correlaciones significativas con las direcciones de la política monetaria, a pesar de los desafíos derivados de la deriva de conceptos temporales.

Ann Naser Nabil, Umme Hafsa2026-07-21
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Recursive Cascade Instability and Targeted Stabilization in Multi-Agent AI Systems: Large-Scale Network Simulations Using an Ethical Field Theory Framework

Este estudio introduce el marco de la Teoría del Campo Ético para demostrar, mediante simulaciones a gran escala, que la estabilización dirigida adaptativa es significativamente más efectiva que la regulación uniforme o la ausencia de intervención para prevenir inestabilidades de cascada recursiva a través de diversas topologías de redes de IA multiagente.

Ali Moslemi Tabrizi2026-07-21