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💻 ciencias de la computación

Restoring the Neural-Symbolic Bridge via Execution-Grounded Reward Shaping in Large Language Models

Este artículo propone ReinKBQA, un marco de aprendizaje por refuerzo que restaura el puente neuro-simbólico en los Modelos de Lenguaje Extensos para la Respuesta a Preguntas sobre Bases de Conocimiento mediante el aprovechamiento de recompensas multidimensionales fundamentadas en la ejecución (vía GRPO) para superar las limitaciones del ajuste fino supervisado en lenguajes formales con prioridades de preentrenamiento dispersas, logrando un rendimiento de vanguardia en evaluaciones de razonamiento complejo.

Zhengyu Lyu, Aziguli Wulamu2026-08-14
💻 ciencias de la computación

A Component-Based Multi-Tier Web Architecture for Enhancing ERP System Development Efficiency and Maintainability

Este artículo propone y valida una arquitectura web de múltiples niveles basada en componentes que integra el diseño orientado a objetos y la programación dirigida por eventos para mejorar significativamente la eficiencia, la mantenibilidad y la escalabilidad del desarrollo de sistemas ERP, demostrando una reducción del 44% en el esfuerzo de desarrollo a través de un estudio de caso práctico.

Yonghua Li, Yan Zhang, AOli Jiao, Hongle Du, changqiang jing2026-08-14
💻 ciencias de la computación

GestureFM : Compact Latent Flow Matching for Low-Latency Co-Speech Body-Motion Generation

GestureFM es un marco de trabajo compacto de Flow Matching latente que permite la generación de movimiento corporal co-discursivo de alta calidad y baja latencia mediante la compresión de poses SMPL-X en un espacio latente y el empleo de un suavizador ligero para resolver las discontinuidades en los límites de los fragmentos, logrando una calidad de movimiento competitiva con una latencia del primer fragmento mínima.

Jie Liu, Tianmei Sun, Zian Liu2026-08-14
💻 ciencias de la computación

A Bit of Freedom Goes a Long Way: Classical and Quantum Algorithms for Reinforcement Learning under a Generative Model

Este artículo propone nuevos algoritmos de aprendizaje por refuerzo en línea, tanto clásicos como cuánticos, para procesos de decisión de Markov de horizonte finito e infinito bajo un modelo generativo que evita los paradigmas tradicionales como el optimismo ante la incertidumbre para computar directamente políticas óptimas, logrando límites de arrepentimiento mejorados que incluyen una dependencia polilogarítmica de los pasos de tiempo para los métodos cuánticos.

Andris Ambainis, Joao F. Doriguello, Debbie Lim2026-08-14
💻 ciencias de la computación

mapgis2shp: an open-source Python reader for the MapGIS 6.x/67 binary vector formats, validated against the native export

Este artículo presenta **mapgis2shp**, una biblioteca de Python de código abierto que realiza la ingeniería inversa de los formatos vectoriales binarios no documentados de MapGIS 6.x/67 para convertirlos en datos geoespaciales estándar, logrando una validación casi perfecta frente a la exportación nativa del software propietario en términos de geometría, atributos y sistemas de referencia de coordenadas.

Shijie Li, Haiyang He, Xu Sun, Haoyang Qin, Xiaoyu Liu, Yilin Feng, Zengyun Zuo2026-08-14
💻 ciencias de la computación

PLFD-YOLO: A Lightweight Multi-Scale Detector for Power Line Defects in UAV Imagery

Este artículo presenta PLFD-YOLO, un detector multiescala ligero que cuenta con una PAFPN de cuatro cabezales con ramas de alta resolución, convoluciones deformables y mecanismos de atención especializados que logra una precisión de vanguardia en la detección de defectos en líneas eléctricas en imágenes de UAV mientras mantiene una alta velocidad de inferencia adecuada para el despliegue embebido.

Shibo Gao, Ji Liu, Hongmei Fei, Xuening Liu, Jinghui Liu, Jiangpeng Li, Yao Zhang2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Uncertainty-Aware Variational Quantum Feature Learning for Reliable High-Dimensional Classification

Este artículo presenta el Aprendizaje de Características Cuánticas Variacionales Consciente de la Incertidumbre (UVQFL, por sus siglas en inglés), un marco híbrido que mejora la fiabilidad de la clasificación de alta dimensión mediante la integración de la ponderación adaptativa de características y la estimación de la incertidumbre en la codificación cuántica variacional, logrando una mejor precisión de validación del 84,62% en el conjunto de datos MNIST.

Syed Basha Shaik, Srihari Varma Mantena, Shaik Janbhasha, V. Malsoru, Ravikiran Reddy Kandadi, RADHAKRISHNAN S, Santhi T (…)2026-08-14
💻 ciencias de la computación

PSCD-GS: Role-Aware Perception-Structure Collaborative Densification for 3D Gaussian Splatting

Este artículo propone PSCD-GS, un nuevo marco que mejora el Gaussian Splatting 3D mediante la integración de respuestas perceptuales en el espacio de la imagen con evidencia estructural multivista para permitir una densificación colaborativa y consciente del rol que mejora la preservación de texturas finas, bordes y estructuras delgadas, manteniendo al mismo tiempo una representación controlada.

Deyong Shang, Jiaxin Shi, Lianyu Mu2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Architecture-Dependent Utility of Variational Quantum Gates in Recurrent Weather Forecasting: A Controlled QGRU–QLSTM Evaluation

Este estudio demuestra que la utilidad predictiva de las puertas cuánticas variacionales en el pronóstico meteorológico recurrente depende de la arquitectura, con las GRU cuánticas superando tanto a los sustitutos clásicos compactos como a los exactos, mientras que las LSTM cuánticas logran un rendimiento comparable al de sus contrapartes clásicas solo cuando se igualan en recuento de parámetros y estructura.

Abhishek Tiwari, Bhushan Kape, Pankaj Tyagi, Sachin Kumar, Geeta Singh2026-08-14
💻 ciencias de la computación

Hybrid Post-quantum Secure Wireless Healthcare Network Using Ml-kem, Ml-dsa, Blockchain Audit Logging and Ai-based Intrusion Detection

Este artículo presenta un marco híbrido de seguridad post-cuántica para Redes de Área Corporal Inalámbricas que integra los algoritmos estandarizados por el NIST ML-KEM y ML-DSA, registro de auditoría basado en blockchain y detección de intrusiones impulsada por IA para proteger los datos sensibles de los pacientes contra amenazas tanto actuales como futuras, logrando al mismo tiempo una baja latencia y una alta precisión en la clasificación de amenazas.

Veera Venkata Ravi Teja Sunnam, D. Latha2026-08-14