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💻 ciencias de la computación

Toward Sustainable On-Device Intelligence: A Survey on Energy-Efficient RAG Systems with Small Language Models

Esta encuesta sintetiza la investigación sobre sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con eficiencia energética para dispositivos periféricos con recursos limitados mediante la revisión de la compresión de modelos, arquitecturas ligeras y métricas de sostenibilidad, al tiempo que introduce el marco ALEMC para guiar el diseño de inteligencia sostenible en el dispositivo.

Zhiyuan Cheng, Longying Lai, Yue Liu, Yu Sun2026-08-07
💻 ciencias de la computación

StableEval Arena: A Cost-Aware Agentic Benchmark for Stablecoin Price Stability Prediction

StableEval Arena es un marco de evaluación consciente del costo que evalúa sistemas agénticos respaldados por LLM en la predicción del riesgo de paridad de las stablecoins mediante la medición de un espectro conjunto de calidad de pronóstico, confiabilidad operativa y costo computacional, revelando que si bien los agentes producen salidas estructuradas de manera confiable, tienen dificultades para predecir con precisión eventos de estrés severo poco comunes y eventos de pérdida de paridad sostenida.

Sean Wan, Dongping Liu, Luyao Zhang2026-08-07
💻 ciencias de la computación

HERMES: Provably Secure Private Accounts for Account-Model Blockchains via Commitment-Coherent Encryption

Este artículo presenta HERMES, un marco unificado que logra equilibrio entre privacidad, indistinguibilidad del monto de la transacción y desvinculación de emisor-receptor para blockchains de modelo de cuenta mediante el aprovechamiento del cifrado coherente con compromisos bajo el supuesto de Diffie-Hellman decisional sin requerir una configuración de confianza.

Haofeng Guo2026-08-07
💻 ciencias de la computación

Visual Transformation Mechanisms for Integrating Digital Cultural Heritage Resources into Junior High School Art Curricula

Este artículo presenta un modelo de transformación visual modular que integra la visión artificial y la concordancia basada en reglas para estandarizar el procesamiento de recursos de patrimonio cultural digital, tales como los murales de Dunhuang, en tareas y evaluaciones de currículo de arte automatizadas, demostrando mejoras significativas en los resultados de aprendizaje de los estudiantes y una alta alineación con las evaluaciones de los docentes en un entorno de escuela secundaria.

Ji Wu, Jing Zhang, Di Wu, Yiming Peng2026-08-07
💻 ciencias de la computación

Testing JSON Schema Instruction Artifacts: Distributional Robustness under Validation-Equivalent Serialization and JSON Mode

Este estudio demuestra que las serializaciones de JSON Schema equivalentes en validación pueden inducir cambios estadísticamente significativos y prácticamente significativos en las distribuciones de salida de los modelos de lenguaje, revelando que la equivalencia de validación por sí sola es un oráculo de regresión insuficiente para garantizar la robustez distributiva en sistemas desplegados.

Shengyao Sun2026-08-07
💻 ciencias de la computación

BRB-GNN: Hybrid Belief Rule Base and Graph Neural Network Framework for Interpretable Fault Diagnosis in Wireless Sensor Networks

Este artículo propone BRB-GNN, un marco híbrido que combina Redes Neuronales de Grafos para la extracción de características espaciales y una Base de Reglas de Creencia para una clasificación interpretable, para diagnosticar eficazmente múltiples fallos simultáneos en Redes de Sensores Inalámbricos con un rendimiento demostrado tanto en conjuntos de datos sintéticos como reales.

Rajesh Kumar Prasad2026-08-07
💻 ciencias de la computación

CardioTrust: Trustworthy Retrieval Augmented Clinical Decision Support for Personalized Cardiovascular Disease Prediction

CardioTrust es un novedoso marco de IA confiable que integra la estratificación de riesgos mediante aprendizaje automático, la Generación Aumentada por Recuperación Híbrida guiada por predicción y la explicabilidad SHAP para ofrecer predicciones de enfermedades cardiovasculares personalizadas, altamente precisas, transparentes y clínicamente fundamentadas, superando significativamente a los modelos base tradicionales.

Veerababu Reddy, Vasavi Durga Potla, Baji Noorbasha, Karthik Reddy Vajrala, Sadwika Bollu2026-08-07
💻 ciencias de la computación

High-Speed Image Encoding in Chaotic Neural Maps Using Circulant Topology and Fast Convolution

Este artículo presenta el algoritmo FC-CML, el cual aprovecha la topología circulante y la convolución rápida para reducir la complejidad de tiempo y espacio de la codificación de imágenes neuronales caóticas de O(N³) y O(N²) a O(N log N) y O(N), respectivamente, permitiendo así un procesamiento de imágenes estable y de alta velocidad en dispositivos periféricos de bajo costo como el ESP32.

Venkata Rajasekhara Reddy Lakkasani2026-08-07
💻 ciencias de la computación

Reinforcement Learning for Intelligent Vehicle-to-Grid Integration: Balancing Clean Energy Utilization and Battery Degradation Preservation

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo basado en la Optimización de Política Próxima que gestiona el flujo bidireccional de potencia Vehículo-a-Red utilizando el conjunto de datos Indian Grid Master para equilibrar los beneficios económicos y ambientales con la longevidad de la batería mediante una función de recompensa asimétrica y restricciones estrictas del Estado de Carga.

Vansh Sharma2026-08-07