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💻 ciencias de la computación

An Empirical Study of Stability and Fairness Side-Effects of Federated Unlearning for Departed Clients under Non-IID Data

Este artículo demuestra empíricamente que, si bien los métodos de desaprendizaje federado son computacionalmente eficientes, a menudo inducen efectos secundarios significativos de estabilidad y equidad para los clientes restantes bajo datos no IID, revelando un compromiso crítico entre costo, completitud del olvido y desempeño equitativo del modelo que las métricas agregadas no logran capturar.

Md. Sihabul Islam Islam, Abdullah Al Mamun, Muhammad Imran Khan, Md. Alamgir Hossain2026-08-11
💻 ciencias de la computación

The Multi-Level Regulation Engine: A Socially Adaptive Intelligent Tutoring System Architecture for Heterogeneous Collaborative Learning

Este artículo presenta el Motor de Regulación Multinivel (MLRE, por sus siglas en inglés), una arquitectura de Sistema de Tutoría Inteligente socialmente adaptativa diseñada para regular el aprendizaje en los niveles individual, diádico y grupal en entornos colaborativos heterogéneos, la cual ha sido validada parcialmente mediante modelado fuera de línea y simulaciones para mejorar la equidad en la participación, proponiendo al mismo tiempo un futuro estudio de campo para una evaluación exhaustiva.

Rym Aiouni, Anis Bey2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Auditable transactional prequential adaptation for visual anomaly localization under unknown stream contamination

Este artículo introduce BSPAL, un marco de adaptación prequencial transaccional para la localización de anomalías visuales que garantiza la integridad causal y el estado acotado bajo contaminación de flujo desconocida, mientras desestima explícitamente las mejoras de rendimiento en los referentes debido a una auditoría post-sellado que reveló filtración de datos en el conjunto de datos VisA subyacente.

HengZhuo Liang2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Graph Neural Networks for Learning Algebraic Properties of Finite Groups from Cayley Graphs

Este artículo demuestra que un flujo de trabajo unificado de Redes Neuronales de Grafos puede aprender y generalizar con éxito múltiples propiedades algebraicas fundamentales (abelianidad, nilpotencia y solvabilidad) a partir de grafos de Cayley de grupos finitos, logrando una alta precisión al tiempo que revela que las diferentes propiedades requieren distintas complejidades arquitectónicas.

Tal Weissblat2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Construction of a simplified self-printing (quine) Turing machine program with the possibility of printing any other program

Este artículo presenta un programa de máquina de Turing de autoimpresión (quine) significativamente simplificado y casi óptimo que no solo reproduce su propio código desde una cinta en blanco, sino que también puede imprimir cualquier otro programa, avanzando así en los modelos teóricos de autorreplicación y vida artificial.

Richárd Kicsiny2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Editable Multimodal Memory with Reinforcement Learning Management for Long-Horizon Personalized Agents

Este artículo propone un sistema de memoria multimodal editable para agentes personalizados de largo alcance, utilizando un gestor actor-crítico basado en aprendizaje por refuerzo para filtrar, actualizar y desalojar dinámicamente evidencia heterogénea mientras mantiene la consistencia de las preferencias y evita errores de almacenamiento, lo cual supera significativamente a los métodos de referencia en recuperación y gestión de memoria a través de extensos flujos de interacción.

Zhenning Guo, Wentao Zhang, Wenjuan Guo2026-08-11
💻 ciencias de la computación

A distilled value head breaks search, but search remains an effective teacher, not a move selector: a case study in 19x19 Go

Este estudio demuestra que, si bien la destilación de una cabeza de valor de una IA de Go fuerte puede resultar en un evaluador calibrado pero no discriminativo que rompe el rendimiento de la búsqueda MCTS, el proceso de búsqueda en sí mismo sigue siendo un maestro altamente efectivo, ya que entrenar la política para imitar los recuentos de visitas de MCTS produce ganancias de fuerza significativas a pesar de que la búsqueda falle al seleccionar mejores movimientos durante la inferencia.

Taiki Kojima2026-08-11
💻 ciencias de la computación

A Study on Failover Verification and Recovery Objective Prediction for Cross-Region Cloud Services

Este estudio presenta un marco integral de validación de conmutación por error que integra la inyección de fallos, el monitoreo de estado y la predicción probabilística basada en DeepAR para evaluar cuantitativamente y mejorar los objetivos de recuperación de servicios en la nube entre regiones, reduciendo con éxito el tiempo de conmutación por error mediano de 31.4 a 12.7 minutos, al tiempo que mejora significativamente la consistencia de los datos y minimiza las fallas secundarias.

Zhipeng Hong, Sifeng Liang, Tianyi Xu, Huangyin Chen2026-08-11
💻 ciencias de la computación

Deep Learning for Lesion Classification in CT Imaging: A Systematic Literature Review

Esta revisión sistemática de la literatura de 57 estudios (2020–2025) evalúa los enfoques de aprendizaje profundo para la clasificación de lesiones por TC, destacando el rendimiento superior de las arquitecturas híbridas CNN-Transformer y el aprendizaje por transferencia, al tiempo que identifica brechas críticas en la diversidad de los conjuntos de datos, la validación externa y la interpretabilidad clínica que actualmente dificultan su adopción generalizada.

UMMEY HANY AINAN, NOR ANIZA ABDULLAH, K. A.S.H. KULATHILAKE, AZNUL QALID Md SA, JEANNIE WONG, KHIN WEE LAI, SUZAN J. OBA (…)2026-08-11
💻 ciencias de la computación

VQD-CTS Prediction Model: An AI-Driven Framework for Predicting Cost-to-Serve Using Engineering Velocity, Quality, and Developer Experience

El artículo presenta el Modelo de Predicción VQD-CTS, un marco de regresión de ensamble impulsado por IA que predice eficazmente el Costo de Servir (R² = 0.885) al sintetizar métricas de ingeniería de Velocidad, Calidad y Experiencia del Desarrollador, permitiendo así a las organizaciones pronosticar presupuestos y optimizar inversiones basadas en impulsores clave como la complejidad del código y el tiempo de ciclo.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11