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💻 computer science

A Semantic-Enhanced Multi-Task Framework with Structure-Aware Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation

Este artículo propone un marco de tareas múltiples con mejora semántica y aprendizaje de currículo consciente de la estructura, aprovechando Qwen2-7B-Instruct y la Etiquetación de Roles Semánticos generativa para mejorar significativamente el rendimiento de la traducción automática neuronal de bajos recursos mediante la resolución del desalineamiento semántico y la optimización de la dinámica de entrenamiento.

Jingxing Gao, Liqing Wang, Xingwei Chen, Yongyue Xu2026-09-07
💻 computer science

Dynamic Adaptive Multimodal Graph Fusion Network for Multi-Hazard Recognition Using Remote Sensing, Social Media, IoT, and Seismic Observations

Este artículo presenta la Red de Fusión de Grafos Multimodal Dinámica y Adaptativa (DAMGF-Net), un nuevo modelo de aprendizaje profundo que integra dinámicamente datos de teledetección, redes sociales, IoT y datos sísmicos para lograr un reconocimiento de multirriesgos altamente preciso, interpretable y en tiempo casi real a través de terremotos, inundaciones, incendios y humo.

Dannuri Mounika, Johnson Kolluri, Sunil Srinivas, Kiran Siripuri2026-09-07
💻 computer science

FZ-VLM: A Two Stage Florence-Zephyr Vision Language Model Framework for Pulmonary Nodule Characterization and Clinical Decision Making

Este estudio presenta FZ-VLM, un novedoso marco de modelo de visión-lenguaje de dos etapas, Florence-Zephyr, que automatiza la extracción de atributos radiológicos de tomografías computarizadas de pulmón y genera descripciones de nódulos y recomendaciones de seguimiento clínicamente relevantes, demostrando una precisión y completitud superiores en comparación con los modelos de referencia de IA existentes y los expertos humanos.

Pramit Dutta, Jenita Manokaran, Richa Mittal, Ryan Appleby, Eranga Ukwatta2026-09-07
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Citation Intent Classification for Turkish Academic Literature with Prompt-Optimized LLMs and Language-Specific Encoders

Este artículo presenta TurkCite, un marco de trabajo y un conjunto de datos anotado por expertos para clasificar las intenciones de citación en la literatura académica turca, demostrando que los codificadores Transformer específicos de un idioma superan la transferencia basada en la traducción, al tiempo que ofrecen modelos de lenguaje de gran tamaño optimizados mediante prompts como alternativas efectes sin necesidad de entrenamiento para el análisis bibliométrico no inglés.

Kemal Sami Karaca, Bahaeddin Eravci2026-09-07
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Solver-Informed Evolution of Interpretable Dispatching Rules for the Stochastic Team Orienteering Problem with Time Windows

Este artículo propone SI-GP, un hiperheurística de programación genética informada por el resolvedor que mejora las reglas de despacho interpretables para el problema de orientación de equipos estocástico con ventanas de tiempo mediante la extracción y selección de características heurísticas específicas de la instancia a partir de soluciones de referencia de alta calidad, superando así a los modelos de referencia existentes mientras mantiene la legibilidad y la estabilidad de las reglas.

Augusto Magalhães Pinto de Mendonça, Filipe Pessôa Sousa, Laura Silva de Assis, Igor Machado Coelho2026-09-07
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Multi-Objective Path Optimization for Truck–Drone Collaborative Delivery Based on Subspace Contribution-Driven Adaptive Resource Allocation

Este artículo propone RC-NSGA-II, un nuevo algoritmo de optimización multiobjetivo que integra la asignación de recursos impulsada por la contribución de subespacios basada en K-means, la codificación de clave aleatoria y la búsqueda local adaptativa para resolver eficazmente el complejo problema de entrega colaborativa de camión y dron, demostrando un rendimiento superior en calidad de solución y eficiencia a través de diversas instancias de referencia.

yuehua liao, jia zhao2026-09-07
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Hardware-Coupled Bayesian Optimization for Self-Tuning Lightweight Cryptographic Parameters in Resource-Constrained Decision Support Systems

Este artículo presenta un marco de autoajuste que utiliza optimización bayesiana acoplada al hardware, aprendizaje por transferencia y retroalimentación consciente de la deriva para optimizar dinámicamente los parámetros criptográficos ligeros para sistemas de soporte a la decisión con recursos limitados, equilibrando así la seguridad, la eficiencia energética y el rendimiento sin intervención manual.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-07
💻 computer science

Optimal Feature Extraction and Prediction for Air Quality Using a Swarm-Refined Hybrid System

Este estudio propone un modelo híbrido de predicción de la calidad del aire que integra SARIMA para la extracción de tendencias, TCN para capturar la dinámica no lineal y SCSO para la optimización de hiperparámetros, demostrando una precisión y robustez significativamente mejoradas sobre los métodos tradicionales.

Jiahao Guo, Yingfang Zhu, Huihua Huang, Juyang Liao, Hao Huang2026-09-07
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Robust Non-Invasive Melanoma Early Detection Through Lightweight Self-Supervision and Lesion-Focused Representation Learning

Este artículo presenta un marco de trabajo ligero y robusto basado en YOLOv11 que aprovecha el preentrenamiento autosupervisado centrado en la lesión y un clasificador jerárquico de dos etapas para lograr una detección de melanoma no invasiva y de alta precisión en el conjunto de datos HAM10000, manteniendo al mismo tiempo la resiliencia contra la degradación de imagen típica de los dispositivos móviles.

Chen-Hao Peng, Tzu-Kun Lo, Da-Chuan Cheng2026-09-07
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Smart Cities AVNs: Transparent and Privacy-Preserving Cyber Attack Prediction with Explainable Federated Feature Selection

Este artículo propone un marco de Aprendizaje Federado Explicable, transparente y preservador de la privacidad para Redes Vehiculares Autónomas que integra la selección de características distribuidas y la IA interpretable para lograr una predicción de ataques cibernéticos multiclase de alta precisión, manteniendo al mismo tiempo la localidad de los datos y la confiabilidad de las decisiones.

Hussein A. Al-Hashimi2026-09-07