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💻 ciencias de la computación

PRLGB: Progressive Residual LightGBM for 5G Quality-of-Service Resource Allocation Prediction

Este estudio presenta Progressive Residual LightGBM (PRLGB), un modelo de ensamble de tres etapas que supera significativamente a los algoritmos basados en árboles estándar en la predicción de la asignación de recursos de Calidad de Servicio 5G al aprender eficazmente los errores residuales y fusionar características conscientes de la incertidumbre para lograr métricas de precisión superiores.

Partho Barui, Soham Biswas, Gokulraj Pandiyan2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Building an English–Arabic Benchmark Corpus for Evaluating AI Translation of Implicit Political Meaning in U.S. Presidential Discourse

Este estudio introduce un corpus de referencia inglés–árabe derivado de discursos presidenciales de los EE. UU. y un marco de evaluación correspondiente diseñado para evaluar sistemáticamente la capacidad de los sistemas de traducción de IA para preservar el significado político implícito, particularmente las estrategias de indirectez y la evitación de nombres, que a menudo se pasan por alto en favor de la precisión léxica.

Mohammad Hanaqtah, Mheel Al-Smaihyeen, Tamadur Al-Shamayleh2026-08-05
💻 ciencias de la computación

IZSafe: On-Body Deep Learning for Real-Time Firefighter Motion Recognition and Micro-Level Situational Awareness

IZSafe es un sistema de aprendizaje profundo embebido que utiliza sensores inerciales en los portabotellas de oxígeno de los bomberos para lograr una conciencia situacional de nivel micro en tiempo real mediante el reconocimiento preciso de movimientos individuales con una exactitud del 93.85% en un microcontrolador ARM Cortex-M4.

Ondřej Knebl, Radovan Rečka, Filip Šigut, Ivan Zelinka, Michael Machů, Miloš Kvarčák, Roman Šebesta, Jan Rozhon, Martin (…)2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Condition-Aware Multi-Scale Temporal Learning for Wind Turbine Parameter Prediction

Este estudio propone una Red de Series Temporales de Largo y Corto Plazo sensible a las condiciones y multiescala (CA-MS-LSTNet), optimizada mediante un Algoritmo de Murciélago mejorado, para mejorar significativamente la precisión de la predicción a ultra corto plazo de los parámetros de turbinas eólicas mediante el modelado efectivo de las características temporales no lineales, heterogéneas y dependientes de las condiciones de operación en los datos SCADA.

Jianpeng Han, Pan Luo, Huaping Zhang2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Compact convolutional neural networks for AI-based drone detection system

Este estudio propone y valida un marco de red neuronal convolucional compacto que convierte capturas de radio definida por software de transmisiones de video de drones en imágenes en el dominio del tiempo para la detección en tiempo real y de alta precisión con costos computacionales significativamente reducidos en comparación con los métodos tradicionales basados en espectrogramas.

Gábor Fazekas, Patrik Karakai, András Németh2026-08-05
💻 ciencias de la computación

Mitigating Think-Answer Mismatch in Large Language Model Reasoning Through Noise-Aware Advantage Reweighting

Este artículo presenta la Optimización de Política Estable Relativa al Grupo (S-GRPO), un método novedoso que mitiga el "desajuste entre pensamiento y respuesta" en los grandes modelos de razonamiento mediante la derivación de pesos de ventaja conscientes del ruido, logrando así una robustez y un rendimiento superiores sobre el GRPO estándar bajo condiciones de recompensa con ruido.

Danhao Zhu, Peijun Shen, Si Shen2026-08-05
💻 ciencias de la computación

A Federated Graph-Based Intrusion Detection Framework for Unknown Attack Detection in Internet of Medical Things(IoMT)

Este artículo propone un marco de detección de intrusiones basado en grafos y federado que preserva la privacidad, el cual integra Redes Convolucionales de Grafos y Redes de Atención de Grafos para detectar eficazmente ataques cibernéticos tanto conocidos como desconocidos en entornos de Internet de las Cosas Médicas (IoMT), logrando una alta precisión mediante la validación de conjuntos de datos cruzados mientras salvaguarda los datos sensibles de los pacientes.

Bhagyasri Bora, Dharitri Brahma, Amitava Nag2026-08-05
💻 ciencias de la computación

ProSocial AI as a Catalyst of Quality of Life: A Multilevel Framework for Pro-People, Pro-Planet, and Pro-Potential Futures

Este artículo conceptual presenta el Modelo Catalizador de Calidad de Vida de la IA Prosocial (PAI-QOL), un marco multinivel que define a la IA Prosocial como un enfoque disciplinado de la innovación que, a través de vías de conversión y condiciones habilitadoras específicas, genera sistemáticamente ganancias de calidad de vida justas y multidimensionales para las personas, el planeta y el potencial futuro.

Cornelia Walther2026-08-05