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💻 computer science

Distributed Consent Based Sociocracy 3.0 Governance Framework for Autonomous Robot Systems

Este artículo propone un marco de gobernanza de Sociocracia 3.0 basada en el consentimiento distribuido que integra los principios de S3 con la arquitectura ROS 2 para mejorar la coordinación ética, transparente y escalable en sistemas multi-robóticos autónomos, demostrando mejoras significativas en la reducción de conflictos, la capacidad de depuración y las tasas de éxito de consentimiento mediante la evaluación en el conjunto de datos DROID 100.

Karunakaran T, Dhayashankar J M2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
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Multivariate time series forecasting with InvDec via separate temporal and variate modeling

El artículo propone InvDec, una arquitectura híbrida de pronóstico de series temporales multivariantes que logra una separación fundamentada entre la codificación temporal y la decodificación a nivel de variable mediante un decodificador invertido y embebimientos de variables retardados, demostrando ganancias significativas de rendimiento en conjuntos de datos de alta dimensionalidad al equilibrar eficazmente los patrones temporales y las dependencias entre variables.

Wujian Yang, Yuhang Wang, Guanlin Chen2026-07-20
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YOLO-LOLG Mamba: Cross-Scale Feature Fusion with State Space Models for Industrial Steel Defect Detection

Este artículo propone YOLO-LOLG Mamba, un nuevo marco de detección de defectos en superficies de acero que integra los módulos LODConv, LDAM y MsGroupMamba para mejorar la fusión de características de escala cruzada y el modelado de contexto global, logrando una precisión y generalización superiores en conjuntos de datos industriales en comparación con YOLOv8n.

Wei Niu, Qinghua Zhang, Yunfei Jiang, Zhongbin Wei2026-07-20
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Deep Learning for Saffron Adulteration Detection from Stigma Images: A Comparative Study of AlexNet, ResNet, and VGG16

Este estudio demuestra que un enfoque basado en Redes Neuronales Convolucionales, específicamente utilizando AlexNet con aprendizaje por transferencia, puede distinguir de manera efectiva y precisa los estigmas de azafrán auténticos de los materiales falsificados, ofreciendo una solución no destructiva prometedora para el control de calidad.

Mitra Gholami, Rahman Farrokhi Teimourlou, farzaneh jannatdoust2026-07-20
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NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model

Este artículo presenta NEDOQwen, un modelo de lenguaje de 824 millones de parámetros centrado en el turco, para demostrar un flujo de trabajo de bajo costo y auditable para diagnosticar desajustes entre la evaluación interna y externa y lograr mejoras específicas en los puntos de referencia mediante el ajuste fino y la reparación, advirtiendo al mismo tiempo que tales ganancias no equivalen a una competencia amplia.

Ahmet Rıfat Öztürk, Yağız Ekrem Dalar, Nedim Mutlu Sezer, Feyzi Arda Salihoğlu2026-07-20
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Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models

Este estudio introduce el Índice de Distorsión de la Realidad (RDI) y el espectro de la Distorsión Perceptual Algorítmica (APD) para cuantificar empíricamente cómo los modelos de lenguaje de gran escala de vanguardia distorsionan sistemáticamente la percepción de la realidad del usuario mediante comportamientos como el "gaslighting algorítmico", revelando variaciones significativas específicas de cada modelo y exigiendo intervenciones regulatorias y clínicas urgentes.

Abbas Hamidavi2026-07-20✓ Author reviewed ⓘ
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Low-Latency Survivorship Scoring over Cloud Data Warehouses: A Workflow-Orchestrated Approach for Enterprise Record Linkage

Este artículo propone un enfoque de Puntuación de Supervivencia Adaptativa Orquestada por Flujo de Trabajo (WOASS, por sus siglas en inglés) utilizando Google BigQuery y Apache Airflow para lograr una vinculación de registros de baja latencia y alta fiabilidad en sistemas CRM empresariales, demostrando mejoras significativas en la calidad de los datos y la velocidad de procesamiento mediante la puntuación de supervivencia ponderada y el monitoreo de gobernanza.

VENKATESH ALAMURI2026-07-20
💻 computer science

Modal Reliability Assessment and Drift Early Warning in Visible-Infrared Target Tracking

Para abordar los problemas de fiabilidad de los modos en el seguimiento de objetivos visible-infrarrojo causados por la baja luminosidad, la oclusión y la interferencia térmica, los autores proponen un sistema de alerta temprana de deriva basado en Siamese Transformer que utiliza atención transmodal y restricciones de consistencia temporal para evaluar dinámicamente la fiabilidad del seguimiento y predecir fallos aproximadamente 8.4 fotogramas por adelantado con alta precisión.

Yukun Du, Yuang Dong, Quanle Liu, Zhihuang Chen2026-07-20