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💻 computer science

Leakage-Aware 5G Infill-Site Prioritization via Robust Submodular Portfolio Optimization

Este artículo propone ARGO-5G, un algoritmo de optimización submodular robusto y consciente de las fugas que prioriza los sitios de relleno 5G al equilibrar la captura de demanda futura, la equidad de servicio regional y las restricciones de ingeniería sin depender de etiquetas futuras, demostrando un equilibrio de cartera y una capacidad de despliegue superiores en un conjunto de datos de más de 14.000 sitios macro.

Runzhe Liu, Dabin Wang, Yun He2026-09-08
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SIR-PhysNet: a deadline-aware ultra-lightweight pipeline for camera-based heart-rate monitoring on embedded hardware

El artículo presenta SIR-PhysNet, un flujo de trabajo de rPPG ultraligero y consciente de los plazos de entrega que delega el procesamiento geométrico e de iluminación a operaciones de costo fijo y utiliza una máscara de Fourier analítica para la extracción de la frecuencia cardíaca, permitiendo el monitoreo en tiempo real y de alta precisión en dispositivos periféricos con recursos limitados como la Raspberry Pi 5, donde la detección facial, en lugar de la inferencia de red, es el principal cuello de botella del rendimiento.

Haochen Chai, Zining Liu, Wentao Zhang, Fangfang Jiang2026-09-08
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AdaFuse: a cross-modal image fusion algorithm based on negative value calibration and adaptive hierarchical activation

AdaFuse es un algoritmo de fusión de imágenes cross-modal que aborda el desequilibrio de características y la ineficiencia computacional mediante la integración de la calibración de valores negativos para una selección de atención precisa con una estrategia de activación jerárquica adaptativa para la asignación dinámica de recursos, logrando una calidad y eficiencia de fusión superiores en tareas de fusión de imágenes visibles e infrarrojas.

Yongxin Wang, Yan Yang, Jiaqi Yuan, Qinghua Liu, Baoyuan Chen2026-09-08
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Auditing Digital Twins: A Risk and Control Framework for Trustworthy Enterprise Decision Systems

Este estudio propone un Marco de Auditabilidad de Gemelos Digitales (DTAI) cuantitativo que integra ocho dimensiones de auditoría y un modelo de riesgo residual para evaluar la confiabilidad de los sistemas de decisión empresarial, revelando mediante evaluación empírica que, si bien los entornos actuales están generalmente controlados, las debilidades significativas en la continuidad del negocio, la trazabilidad y la gobernanza de modelos requieren mejoras específicas para mitigar riesgos como el acceso no autorizado y la manipulación de datos.

Oumaima ABOUZAID2026-09-08
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Joint estimation of multiple cardiovascular parameters from blood pressure waveforms using multi-task learning

Este artículo propone un marco de aprendizaje multitarea que presenta un novedoso reductor de dimensión neuronal residual con atención temporal y de canal (RNDR-TCA) para estimar conjuntamente múltiples parámetros cardiovasculares a partir de formas de onda de presión arterial, mitigando eficazmente la transferencia negativa y superando a los modelos existentes de tarea única y multitarea en precisión y robustez.

Wonjun Yi, Bomi Lee, Hong Junki, Adelle Ria Persad, Hyunwoo Song, Yuri Song, Haein Shin, Jaemin Shin, Rismaya Kumar Mish (…)2026-09-08
💻 computer science

A Topology-Independent Single-Failure Routing Protection Algorithm for Improving IP Network Resilience

Este artículo propone SPA, un algoritmo de protección de enrutamiento salto a salto e independiente de la topología que asegura un despliegue incremental y fluido, y garantiza la protección contra todos los escenarios de falla única con un estiramiento de ruta mínimo, superando a soluciones existentes como ESCAP, U-turn y NPC.

Shixin Jing, Zhixuan Guo, Zikun Jin, Zhiguo Hu, Haijun Geng, Haotian Chi, Yuwei Wang2026-09-08
💻 computer science

Transformer Architectures for Respiratory Sound Analysis and Multimodal Diagnosis

Este artículo propone un marco de diagnóstico multimodal que utiliza Transformadores de Espectrogramas de Audio y modelos de lenguaje-visión para analizar sonidos respiratorios y metadatos del paciente, demostrando una precisión e interpretabilidad superiores en comparación con la auscultación médica tradicional y los enfoques previos basados en CNN para el diagnóstico de asma y el monitoreo remoto.

Theodore Aptekarev, Vladimir Sokolovsky, Gregory Furman, Evgeny Furman2026-09-08
💻 computer science

H-XAI-Cervix: conditional hierarchical learning for cervical-cell classification on Herlev and SIPaKMeD

El estudio H-XAI-Cervix demuestra que un modelo EfficientNet-B3 jerárquico condicional supera significativamente a los clasificadores planos en la distinción de clases de células cervicales en el conjunto de datos Herlev, aunque esta ventaja no se observó en el conjunto de datos SIPaKMeD, donde el rendimiento se aproximó a un nivel casi de techo.

Mahmoud Saed Alkhouli Alkhouli2026-09-08
💻 computer science

Swin Transformer Based Multi-Label Chest Disease Classification

Este artículo presenta un estudio de evaluación comparativa exhaustivo sobre el conjunto de datos NIH ChestX-Ray14, demostrando que un marco de trabajo Swin Transformer V2-B, mejorado mediante estrategias específicas para el desequilibrio de clases y la optimización de umbrales, supera a los modelos de aprendizaje profundo de vanguardia existentes en la clasificación de enfermedades torácicas multietiqueta.

Abdullah Bakr, Ashraf Ullah, Abdul Jabbar2026-09-08
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Multi-Agent Reinforcement Learning for Stochastic OSAT Dispatching: A Matched Architecture Benchmark

Este artículo evalúa cuatro arquitecturas de aprendizaje por refuerzo multiagente frente a reglas de despacho tradicionales en un entorno OSAT estocástico, demostrando que, si bien las políticas aprendidas mejoran significativamente el rendimiento, el tiempo de flujo, la eficiencia energética y la OEE en comparación con FIFO, no superan uniformemente a la regla SPT, estableciendo así un marco reproducible para evaluar el desempeño del despacho de corto horizonte.

Ngoc Huy Mai2026-09-08