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💻 computer science

How Class Imbalance Treatments Distort SHAP Attribution Fidelity: A Monte Carlo Investigation of Ranking and Magnitude Errors

A través de una investigación exhaustiva de Monte Carlo, este artículo demuestra que, si bien el tamaño de la muestra de entrenamiento es el principal motor de la fidelidad de la atribución SHAP, los tratamientos comunes para el desequilibrio de clases a menudo distorsionan las clasificaciones y magnitudes de las características, lo que lleva a los autores a recomendar evitar el reequilibrio en favor del pesaje de clases cuando la interpretabilidad de SHAP es una prioridad.

Rıdvan Kara2026-06-25
💻 computer science

CLHA: Cross-Layer Hessian Aggregation for Quantizing Weight-Shared Mixture-of-Experts Transformers

Este artículo introduce CLHA, un método de agregación de Hessiano de capa cruzada para la cuantificación post-entrenamiento de transformadores de Mezcla de Expertos con pesos compartidos que minimiza el error de reconstrucción total mediante la combinación de estadísticas de Hessiano a través de las capas compartidas, superando significativamente los enfoques de calibración por capa existentes y abordando también fallos críticos de implementación en la estimación del Hessiano.

Kunal Dhanda2026-06-25
💻 computer science

AAL: In-Band Source Annotations for Just-In-Time Context Injection in Autonomous Agentic Workflows

Este artículo presenta el Lenguaje de Anotación Agéntica (AAL, por sus siglas en inglés), un novedoso sistema de anotación in-band que permite la inyección de contexto Just-In-Time para agentes autónomos, reduciendo significativamente el consumo de tokens y la contaminación del contexto en comparación con los archivos de reglas globales tradicionales, manteniendo al mismo tiempo un alto cumplimiento con las restricciones específicas del dominio.

Jorge O Varona2026-06-25
💻 computer science

Cross-Dataset Generalization in Urdu Fake News Detection: An Empirical Study with XLM-RoBERTa and a Length Confound Analysis

Este artículo presenta el primer estudio de generalización entre conjuntos de datos para la detección de noticias falsas en urdu, revelando que un modelo entrenado con el conjunto de datos Ax-to-Grind falla catastróficamente cuando se aplica al conjunto de datos Notri-Fact debido a un confuso sistemático de longitud en los datos de entrenamiento que induce el aprendizaje de atajos, resaltando así fallos críticos en las prácticas actuales de construcción y evaluación de conjuntos de datos para el PLN de bajos recursos.

Muhammad Abdullah Haroon2026-06-25
💻 computer science

Cascade Progressive Distilled Networks for Heterogeneous Tabular Data Classification

El artículo presenta la Red de Destilación Progresiva en Cascada (CPDN, por sus siglas en inglés), un novedoso marco de aprendizaje profundo que aprovecha la destilación de conocimiento de un maestro CatBoost para superar el estancamiento de la optimización y los problemas de no diferenciabilidad, logrando un rendimiento de clasificación de vanguardia en datos tabulares heterogéneos.

Alexander Viktorov2026-06-25
💻 computer science

Human-Centric Cooperative MARL for Reliable EV Charging Coordination in Smart Cities: A Controlled Multi-Seed Comparison of Centralised and Decentralised Training

Este artículo demuestra que un enfoque de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada (CTDE) utilizando QMIX supera significativamente al aprendizaje Q independiente (IQL) y a las líneas de base no basadas en RL en la coordinación de la carga de vehículos eléctricos dentro de ciudades inteligentes, logrando mayores tasas de aceptación y probabilidades de éxito mientras gestiona eficazmente la observabilidad parcial y la dinámica del tráfico.

Nour-Eddine Moumni2026-06-25
💻 computer science

Selective State Space Models in Medical Imaging: A Systematic Review of Mamba-Based Architectures and Clinical Applications

Esta revisión sistemática de 445 estudios recientes (2024–2026) identifica a los híbridos CNN-Mamba como la arquitectura más eficiente para el diagnóstico por imágenes médicas debido a su complejidad computacional lineal, al tiempo que destaca desafíos críticos como la pérdida de información espacial y el consumo de memoria que deben abordarse mediante bloques 3D nativos para permitir la integración clínica.

Ali Emre Gök, Mustafa Yurdakul, Şakir Taşdemir2026-06-25
💻 computer science

Hybrid Intrusion Detection System for IoT and Cloud Environments

Este artículo propone y evalúa un marco híbrido de detección de intrusiones que combina el aprendizaje supervisado (Random Forest y XGBoost) con un modelo de detección de anomalías basado en un Autoencoder LSTM sobre conjuntos de datos alineados de IoT y la nube, demostrando que, si bien este enfoque mejora significativamente la robustez de la detección y la exhaustividad para ataques no vistos, requiere un compromiso con un aumento de los falsos positivos y una reducción de la precisión.

Dipo Dunsin, Raju Molla, Alireza Esfahani2026-06-25
💻 computer science

The Lightweight Cherry Tomato Fruit Maturity Detection Method Based on Improved YOLOv10n

Este artículo propone YOLOv10n-FBD, un modelo ligero de detección de madurez de tomates cherry que integra la fusión de características CCFM, la atención PSA-BiFormer y una estrategia C2f-Dual para lograr una alta precisión (94.3% mAP) y velocidad (369 FPS) al tiempo que reduce significativamente el tamaño del modelo y la complejidad computacional en comparación con los métodos existentes.

Ji Cai, Shuaishuai Cui, Baofan Chen, Yuhao Hao, Kun Wang, Guozhu Song2026-06-25
💻 computer science

LSTM-Based Speech Recognition for Assamese: A Low-Resource Language Approach

Este estudio propone un sistema de reconocimiento de voz basado en LSTM para el idioma asamés de bajos recursos, utilizando un conjunto de datos de autoría propia y características acústicas híbridas para lograr una precisión del 95%, al tiempo que destaca los desafíos planteados por las similitudes fonéticas entre las vocales.

Manash Choudhuri Choudhuri, Deepjyoti Kalita Kalita, Sanjib Kr Kalita Kalita2026-06-25