💻 Category

cs

2550 artículos

💻 computer science

When Does a Partitioned ANN Index Need Active Re-Partitioning Under Drift?  A Characterization and Benchmark 

Este artículo desafía la premisa de que el reparticionamiento activo es universalmente necesario para los índices de búsqueda vectorial bajo el desplazamiento de datos, demostrando mediante pruebas de rendimiento controladas que las particiones estáticas son suficientes para una rotación moderada, al tiempo que revela que el recentrado incremental es la solución más rentable para cambios significativos en la distribución, proporcionando finalmente un mapa de regímenes y una regla de decisión para que los profesionales determinen cuándo se requiere realmente el mantenimiento.

Jaswin Jose2026-06-24
💻 computer science

Learning Safe Multi-Robot Coordination in Industrial Cyber- Physical Systems

Este artículo presenta un marco de aprendizaje por refuerzo multiagente para la coordinación segura de robots industriales, demostrando mediante simulación que, si bien un modelo base determinista y codicioso supera a la política de MARL segura propuesta en eficiencia, esta última permite patrones de comunicación emergentes y resalta la necesidad crítica de un ancho de banda de comunicación adaptativo para mitigar los riesgos de colisión a medida que el tamaño de la flota aumenta.

Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah, Linda Bessa-Simons, Andrew Oppong-Asante, Caleb Boakye Yiadom2026-06-24
💻 computer science

Decision-aware machine learning improves academic early warning

Este artículo demuestra que un marco de aprendizaje automático consciente de la decisión para la alerta temprana académica supera a los enfoques tradicionales basados en reglas y en umbrales de probabilidad al reducir las intervenciones omitidas y estrechar las disparidades de equidad mediante decisiones de apoyo sensibles al contexto derivadas de estimaciones de riesgo calibradas.

Trung-Nghia Phung, Gia-Nhu Nguyen, Dac-Nhuong Le, The-Vinh Nguyen2026-06-24
💻 computer science

AI-Driven Integrated Process Optimization and Predictive Maintenance for Industrial Manufacturing Systems

Este artículo propone un marco impulsado por IA que integra el mantenimiento predictivo y la optimización de procesos para mejorar la eficiencia operativa y la confiabilidad del sistema en la manufactura industrial mediante el aprovechamiento de datos de sensores en tiempo real para la detección de fallas, la estimación de la Vida Útil Remanente y el ajuste dinámico de parámetros.

Arafat Bin Fazle2026-06-24
💻 computer science

Research on Predictive Modelling of Volleyball Game Outcomes Using Machine Learning Techniques and Data Analytics

Este artículo presenta un estudio de aprendizaje automático que predice con éxito los resultados de partidos de voleibol profesional con una precisión superior al 93% utilizando modelos de Gradient Boosting y Random Forest entrenados con datos sintéticos y validados con partidos reales de la PlusLiga polaca, identificando el OPI y el diferencial de puntos de break como las características predictivas más críticas.

Xiaopeng Li2026-06-24
💻 computer science

AI-Driven Trust-Aware Security Enhancement Framework for Cognitive Radio Networks Against SSDF, PUE, and Jamming Attacks

Este artículo propone un marco de seguridad consciente de la confianza impulsado por IA para Redes de Radio Cognitiva que integra la detección basada en Random Forest y la evaluación de confianza Bayesiana para mitigar eficazmente los ataques de SSDF, PUE y jamming, logrando una alta precisión de detección y mejorando significativamente la fiabilidad y el rendimiento de la red incluso bajo condiciones de ataque severas y niveles bajos de SNR.

Joseph Wumboranaan NANJO, Kusi Ankrah Bonsu, Kwame Oteng Gyasi2026-06-24
💻 computer science

CATBridge: Enhancing CVE-ATT&CK Alignment Capability in Low-Resource Environments Using Professional Knowledge from LLMs

Este artículo propone CATBridge, un marco de mejora de conocimiento de múltiples etapas que aprovecha un mecanismo de colaboración profesor-alumno para guiar a los LLM ligeros en la consecución de una precisión de alineación CVE-ATT&CK superior en entornos de bajos recursos, superando significativamente tanto a los métodos de vanguardia como a los modelos de gran escala de tipo zero-shot.

Maomiao Xiao, Hao Hu, Yingchang Jiang, Yichen Li, Jianxiao Yu, Feiyang Li, Yuling Liu, Yuchen Zhang2026-06-24
💻 computer science

Hybrid Classical--Quantum Learning for Space Based Data Centers: A CUDA-Q Study of Variational and Photonic Backends

Este estudio evalúa el enrutamiento híbrido clásico-cuántico para un centro de datos espacial de 10 nodos utilizando un flujo de trabajo CUDA-Q, encontrando que mientras los backends fotónicos logran una precisión superior con baja latencia, los backends de circuitos cuánticos variacionales (VQC) incurren en penalizaciones de latencia prohibitivas a pesar de ofrecer estructuras de estados cuánticos más ricas.

Santanu Ganguly2026-05-22✓ Author reviewed ⓘ