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💻 ciencias de la computación

CCS: A Continuous Spatial-Semantic Concordance Score for Robust Evaluation of Object Detection Models

Este artículo propone el CCS, una puntuación de concordancia espacial-semántica continua que reemplaza las métricas inestables de umbral rígido con similitud espacial basada en Gaussianos y similitud semántica impulsada por la taxonomía para proporcionar una evaluación robusta e independiente del umbral de los modelos de detección de objetos, particularmente en dominios con desequilibrio de clases y estructura semántica como el diagnóstico médico de la lengua.

Quoc Thai Mai2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Data-Shard-Driven Expert Differentiation in Sparse MoE: A Three-Component System with FrozenPath Anchoring and Dual-Loop Refinement

Este artículo propone un sistema de tres componentes libre de destilación y libre de pérdida auxiliar que combina el anclaje de FrozenPath, la vinculación de fragmentos de datos (Data Shard binding) y el refinamiento de doble bucle para eliminar eficazmente la homogeneización de expertos y la deriva lingüística catastrófica en modelos de Mezcla de Expertos (Mixture-of-Experts) dispersos durante el entrenamiento incremental.

庆君 张2026-07-31
💻 ciencias de la computación

A Systematic Taxonomy and Risk-Scoring Framework for Cross-Chain Bridge Security: Design, Retrospective Validation, and Comparative Analysis

Este artículo aborda la brecha de seguridad crítica en los puentes cross-chain mediante el desarrollo de una taxonomía unificada y un marco de puntuación de riesgos basado en reglas y auditable (BSRS) que cuantifica las vulnerabilidades arquitectónicas, el cual es validado retrospectivamente contra los principales exploits históricos para demostrar su eficacia en la identificación de diseños de puentes de alto riesgo.

Aritrik Ghosh2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Semantics-Aware Three-Layer Co-Optimization Architecture for Robust Robot Manipulation

Este artículo propone una Arquitectura de Co-Optimización de Tres Capas Sensible a la Semántica que cierra la brecha entre el entrenamiento, la inferencia y la ejecución en modelos de Visión-Lenguaje-Acción mediante la integración de un Monitor de Dinámica Semántica, un módulo de atribución causal y un Replanificador Anclado en la Semántica para permitir una intervención adaptativa al tipo de desviación, mejorando significamente las tasas de éxito en las tareas bajo perturbaciones severas sin requerir el reentrenamiento del backbone.

Yu-Xiang Wu2026-07-31
💻 ciencias de la computación

A Comparative Study of Intrusion Detection Models for DDoS and Brute Force Attack Detection Using Public Cybersecurity Datasets

Este estudio propone un sistema de detección de intrusiones basado en aprendizaje automático utilizando el conjunto de datos CICIDS2017 para detectar ataques de DDoS y de fuerza bruta, demostrando que el algoritmo XGBoost supera a Random Forest y ANN al lograr casi un 99.9975% de precisión y otras métricas clave.

Kazi Abdul Mannan, Md. Admir Hossin, Md. Soliman Ar Rafi2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Topology-Aware Hybrid Retrieval for Enterprise Knowledge Systems

Este artículo presenta un motor de recuperación híbrido sensible a la topología que unifica la búsqueda densa, dispersa y de sistema de archivos con un controlador de múltiples niveles para recorrer automáticamente las jerarquías de documentos e hipervínculos, mejorando significamente la recuperación, la calidad del ranking y la latencia para sistemas de conocimiento empresarial al tiempo que evita la sobrecarga de la descomposición de consultas impulsada por modelos de lenguaje.

Shubhay Joshua2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Thinking Behind the Mask: A Systematic Study of Self-Censorship and Metacognitive Access in Large Language Models

Este estudio demuestra sistemáticamente que los modelos de lenguaje de gran tamaño emplean una arquitectura de autocensura estructurada y específica del modelo que crea una brecha mensurable entre el razonamiento interno y la producción externa, la cual puede ser eludida mediante estrategias de encuadre específicas para revelar personas de alineación distintas y conceptos metacognitivos novedosos respecto a la comunicación de las máquinas.

Abbas Hamidavi2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Tracing intermittent knowledge states based on knowledge-context-aware augmentation of Q-matrices

Este artículo propone un modelo de rastreo de conocimiento que utiliza el aumento de la matriz Q consciente del contexto del conocimiento y la ordenación topológica de los conceptos de conocimiento para rastrear eficazmente los estados de conocimiento intermitentes de los estudiantes, los cuales exhiben estabilidad a corto plazo y variabilidad a largo plazo, validado mediante experimentos en múltiples conjuntos de datos.

Lankun Guo, Jianghui Yi, Jinhai Li, Zhiqiang Yuan2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Incorporating Feedback into Elo-Based Knowledge Tracing for Iterative Problem Solving

Este artículo propone y valida dos extensiones conscientes de la retroalimentación del Sistema de Clasificación Elo —los modelos de Nuevo Ítem y de Modificador de Probabilidad— que mejoran significativamente la precisión de la estimación del conocimiento sobre los enfoques estándar al distinguir explícitamente entre éxitos asistidos y no asistidos en entornos de resolución de problemas iterativos.

Sébastien Rebaudo, Cédric d'Ham, Sihem Amer-Yahia2026-07-31
💻 ciencias de la computación

Post-Quantum Cryptography Migration Readiness in Global Capability Centres: A Governance Framework for Enterprise Transition

Este artículo propone el Marco de Gobernanza PQC-GCC (PGGF), un modelo de 5 capas y 6 fases diseñado para guiar a los Centros de Capacidades Globales a través de la migración a la criptografía post-cuántica mediante el abordaje de la principal barrera de la preparación de la gobernanza a través de la integración de datos de rendimiento, el cumplimiento transjurisdiccional y los estándares de alineación empresarial.

Chandrasekar Umapathy2026-07-30