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💻 computer science

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Este artículo presenta MotionMonitor, una sonda tecnológica que combina la detección mediante relojes inteligentes e interfaces móviles para apoyar a clínicos y educadores en la interpretación de comportamientos relacionados con el TDAH dentro de contextos escolares, enfatizando que los sistemas portátiles eficaces deben preservar el matiz ambiental, minimizar la distracción del estudiante y servir como estímulos para la comprensión humana en lugar de herramientas de diagnóstico automatizadas.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
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Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Este artículo propone un marco de aumento de datos basado en difusión y específico para un dominio que genera imágenes sintéticas con anotaciones consistentes para especies de plagas poco comunes en trampas adhesivas, cerrando eficazmente la brecha de escasez de datos y mejorando significativamente el rendimiento de la segmentación de instancias en múltiples arquitecturas sin requerir etiquetado manual adicional.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
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Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

A través de un análisis bibliométrico de 401 documentos de 2020 a 2025, este estudio revela que, si bien la investigación sobre lo afectivo y la emoción impulsada por la IA ha madurado hacia un ecosistema coherente con una inflexión de crecimiento significativa en 2023, ambos conceptos exhiben orientaciones divergentes —donde la investigación "afectiva" se centra en la práctica educativa y la investigación de la "emoción" en el desarrollo tecnológico—, lo que requiere un Modelo de Producción de Conocimiento Dual propuesto para guiar la colaboración interdisciplinaria.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26
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Robust Graph Neural Networks via Community-Guided Label Refinement and Progressive Contrastive Learning

Este artículo propone CG-GNN, un marco de red neuronal de grafos robusto que mitiga el ruido de etiquetas mediante la integración del refinamiento de etiquetas guiado por comunidades con la poda de aristas y un esquema de aprendizaje contrastivo progresivo para superar a los métodos de vanguardia en escenarios ruidosos y de escasez de datos.

Zhigang Sun, Haoran Xu, Jinke Xu, Lie Wang2026-06-26
💻 computer science

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Este estudio demuestra que convertir las puntuaciones de importancia de las características basadas en SHAP en acciones gerenciales directas sin considerar los costos de intervención, la validez causal y los riesgos de pérdida crea peligros significativos de rendición de cuentas, revelando que la explicabilidad por sí sola es insuficiente para una toma de decisiones responsable impulsada por la IA.

Oussama Chahed2026-06-26
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A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Esta encuesta revisa sistemáticamente los ataques de envenenamiento y las defensas en la era de los modelos de lenguaje extensos mediante la propuesta de una taxonomía exhaustiva que categoriza las amenazas en envenenamiento de pesos y de contexto, analizando técnicas representativas y estrategias de defensa, y delineando futuras direcciones de investigación para asegurar los sistemas de IA compuestos.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
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FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW es un marco ligero y de preservación de la privacidad para el aprendizaje federado heterogéneo que emplea la selección dinámica de clientes y la agregación adaptativa a la precisión para mejorar significativamente la eficiencia de convergencia y el rendimiento a través de diversas tareas (clasificación, análisis de sentimiento y regresión) bajo configuraciones no IID sin requerir el intercambio de gradientes ni datos auxiliares.

Jianqing Tang2026-06-26
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Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

Este análisis bibliométrico de 1.225 publicaciones desde el año 2000 hasta 2024 revela la evolución de la investigación en deportes robóticos hacia un campo maduro y globalmente colaborativo, impulsado por instituciones clave y un cambio temático desde el fútbol robótico fundacional hacia aplicaciones avanzadas de IA como el aprendizaje profundo y la interacción humano-robot.

DEBDAS MONDAL2026-06-25
💻 computer science

CTC: The Composite Task Challenge for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Este artículo presenta el Desafío de Tareas Compuestas (CTC, por sus siglas en inglés), una nueva suite de evaluación diseñada para evaluar rigurosamente la división del trabajo y la cooperación en el aprendizaje por refuerzo multiagente, revelando que los métodos actuales de vanguardia fallan al resolver estas tareas y demostrando que un banco de pruebas resoluble pero desafiante es esencial para avanzar en el campo.

Yurui Li, Yuxuan Chen, Xiaoli Yang, Shijian Li, Gang Pan2026-06-25
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SousCoder: Cross-Application Confusion Detection for Proactive Developer Assistance

SousCoder es un asistente de desarrollo proactivo y de prioridad local que monitorea señales de comportamiento entre aplicaciones a través de VS Code, Chrome y la terminal para detectar la confusión del desarrollador e intervenir con sugerencias conscientes del contexto, logrando baja latencia y alta relevancia en evaluaciones de campo al extender el trabajo previo con memoria persistente y percepción de múltiples fuentes.

Vrund Thakkar2026-06-25