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💻 ciencias de la computación

Human Behavior Recognition Based on Graph Neural Network and Cross-modal Collaborative Attention Mechanism

Este artículo propone Gnet_CAM, un nuevo modelo de reconocimiento de comportamiento humano que integra datos visuales, esqueléticos y de audio mediante redes neuronales de grafos y un mecanismo de atención colaborativa transmodal jerárquica para lograr un rendimiento robusto en escenarios complejos como la oclusión y la iluminación variable, tal como lo demuestra su precisión superior en el conjunto de datos NTU RGB+D120 y un conjunto de datos de entorno desafiante autogenerado.

Caixian Ye, Lijun Xu, Hao Qi2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Self-Verification is All You Need To Pass The Japanese Bar Examination

Este artículo presenta un modelo de autoverificación entrenado en un conjunto de datos que replica fielmente el formato y la calificación auténticos del examen de abogacía japonés, demostrando que puede superar la puntuación de aprobación oficial y superar estrategias complejas de múltiples agentes o basadas en la descomposición sin alterar la estructura original del examen.

Andrew Shin2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Evolutionary Kernel-based T-Spherical Fuzzy C-Means Clustering, application to EMG signal

Este artículo propone el algoritmo Evolutionary Kernel-based T-Spherical Fuzzy C-Means (EKTSFCM), el cual integra conjuntos difusos T-Esféricos y una métrica de distancia de doble núcleo optimizada mediante técnicas evolutivas para lograr una precisión de agrupamiento y robustez al ruido superiores en conjuntos de datos complejos como las señales EMG.

Seyyed Hassan Ziafati Bagherzadeh, Seyed Ehsan Razavi, Gelareh Veisi2026-08-05
💻 ciencias de la computación

AI-Generated RTL Code: A Functional Evaluation of Natural-Language and HLS Prompting

Este estudio evalúa la capacidad de los LLM comerciales para generar RTL de Verilog funcional a partir de especificaciones de alto nivel, encontrando que el uso de prompts de HLS-C mejora significativamente la corrección en comparación con el lenguaje natural, al tiempo que revela desafíos persistentes con errores de simulación y una generalización limitada a través de anchos de bits variables.

Giordano Santorum Lorenzetto, Vanderlei Bonato, Oliver Sinnen2026-08-05
💻 ciencias de la computación

 Principal Component Analysis Searched Binary Neural Network for Carcinoma Detection using Multi-Modal Data

Este artículo propone la Red Neuronal Binaria con Búsqueda de Análisis de Componentes Principales (PCA-SBNN, por sus siglas en inglés), un modelo de aprendizaje profundo multimodal que integra características de imágenes de TC extraídas mediante TBConvL-Net y datos clínicos normalizados para lograr una detección temprana de carcinoma altamente precisa y sensible.

T Thangam, A.Kaleel Rahuman2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Automated reproducibility assessments in the social and behavioral sciences using large language models

Este estudio demuestra que los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden servir como una herramienta de cribado escalable para evaluaciones de reproducibilidad automatizadas en las ciencias sociales y del comportamiento, logrando conclusiones cualitativas comparables a las de los reanalistas humanos al tiempo que sirven de apoyo, en lugar de reemplazar, el juicio experto en auditorías sistemáticas.

Stefan Feuerriegel, Tobias Holtdirk, Pietro Marcolongo, Anna Steinberg Schulten, Felix Henninger, Stefan Rose, Sarah Bal (…)2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Quantum Diffusion with Attentive Twin-Stream Sparse Spatiotemporal for Cyberattack Detection in Smart Grids

Este artículo propone el marco de Difusión Cuántica Espaciotemporal de Doble Flujo Disperso Profundo (STQD), el cual integra transformadores de doble flujo dispersos, codificación cuántica y modelos de difusión cuántica para detectar eficazmente ciberataques en redes inteligentes, logrando una generalización superior y altos puntajes F1 en diversos conjuntos de datos de referencia.

Ishika Adhikari, Mohsen Saffari, Arash Asrari2026-08-05
💻 ciencias de la computación

An agentic multidisciplinary framework for diabetic retinopathy treatment planning

Este artículo presenta DRAgent, un marco de trabajo agéntico multidisciplinario que aprovecha un nuevo conjunto de datos a gran escala y un sistema multiagente basado en roles para generar planes de tratamiento de retinopatía diabética superiores e individualizados mediante la simulación efectiva de la colaboración entre especialistas en oftalmología y endocrinología.

Tingting Shen, Zhiyuan Cai, Pujin Cheng, Li Lin, Meng Tian, Honghui Xia, Zhihao Jiang, Ting Zhang, Yantao Wei, Zhaoyang (…)2026-08-05
💻 ciencias de la computación

A Speaker-Aware Hybrid Framework for Faithful Dialogue Summarization via Parameter-Efficient Reinforcement Learning

Este artículo propone un marco híbrido de eficiencia de parámetros y consciente del hablante que combina la condensación extractiva jerárquica, la adaptación basada en LoRA y el aprendizaje por refuerzo con una novedosa recompensa de atribución de hablante para mejorar significativamente la fidelidad y reducir las alucinaciones en la síntesis de diálogos, manteniendo al mismo tiempo una calidad léxica competitiva.

Nidhi Passi, Nitin Arvind Shelke2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Behavioral Signals of Echo Chamber Risk Around Misleading AI-Generated Videos

Este estudio analiza señales de comportamiento de más de 1.000.000 de interacciones en las principales plataformas de videos cortos para demostrar que los patrones dinámicos de compromiso del usuario, particularmente los indicadores de racionalidad y curiosidad, son más efectivos que la demografía para predecir la pertenencia a cámaras de eco en torno a videos generados por IA engañosos, apoyando así los sistemas de alerta temprana que respetan la privacidad.

Yichang Gao, Paul Harrigan, Yuqi Wang, Fengming Liu2026-08-05