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A Scoring-Based Approach for Structuredness-Aware Business Process Classification

Este artículo propone y evalúa un enfoque basado en puntuación que clasifica automáticamente los procesos de negocio en categorías de estructuración (estructurado, semiestructurado, débilmente estructurado y no estructurado) mediante el análisis de relaciones de actividad temporales y existenciales de grano fino dentro de los registros de eventos para abordar la falta de soporte automatizado en la minería de procesos.

Kerstin Andree, Ivan Kuzmin, Luise Pufahl2026-07-24
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MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection

MonitorVLM-v2 es un marco desplegado que transforma el razonamiento de visión-lenguaje de código abierto en predicciones simbólicas eficientes de un solo paso mediante la optimización de políticas simbólicas y el triaje impulsado por la entropía, logrando un aumento de velocidad de 19.45 veces y tasas de detección de violaciones significativamente más altas en el monitoreo de seguridad industrial en tiempo real en comparación con la inspección manual.

Jiang Wu, Sichao Wu, Yinsong Ma, Lifang Zheng, Jingliang Duan2026-07-24
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RGBA-Net: Reliability-Gated Asymmetric Fusion with Boundary Awareness for Lightweight RGB-D Salient Object Detection

RGBA-Net es un marco de detección de objetos salientes RGB-D ligero y de vanguardia que emplea un codificador de doble flujo asimétrico, una compuerta de fiabilidad de profundidad y un módulo de fusión consciente de los bordes para lograr una alta precisión con solo 3.49 millones de parámetros mientras mitiga eficazmente el ruido y la complejidad de la profundidad.

Tianlun Yuan, Mengchun Yu, Yongfeng Jin, Qinglin Huang, Jing Li2026-07-24
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Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition

Este artículo presenta Azra, un marco de modelo de visión y lenguaje para el reconocimiento de textos manuscritos en turco otomano que logra un rendimiento de vanguardia mediante el ajuste fino con LoRA sobre datos curados y demuestra que el arranque automático de datos puede igualar eficazmente los enfoques curados al tiempo que reduce significativamente los costes de anotación.

Gökhan Usta, Oğuz Alpoğlu, Fatih Günaydın2026-07-24
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Bridging Retrieval Performance and Learning Outcomes: An Integrated Offline and Online Evaluation Framework for Retrieval-Augmented AI in Higher Education

Este artículo propone un Marco de Evaluación Integrado Offline–Online (IOEF, por sus siglas en inglés) que vincula las métricas técnicas de recuperación con la evidencia de resultados educativos de la literatura existente para demostrar que la adopción efectiva de la IA en la educación superior requiere equilibrar el rendimiento de la recuperación de información con el diseño instruccional en lugar de depender únicamente de los parámetros de referencia de recuperación.

Karthik Chandrasekaran, Gothai Sundaram2026-07-24
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Key Distance Effects in a Controlled Synthetic Rubric-Routing Unit Test for Small Character-Level Transformers

Este estudio demuestra que, en entornos sintéticos controlados, la distancia superficial entre campos clave impacta significativamente la precisión de enrutamiento de los Transformers pequeños a nivel de carácter, validando el uso de tales pruebas unitarias para distinguir entre mecanismos de búsqueda genuinos y la explotación de claves superficiales antes de desplegar sistemas educativos automatizados.

Tomoki Saka2026-07-24
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Coord-Based Surface Intersection for Semantic CAD Modeling

Este artículo presenta un método de intersección de superficies basado en coordenadas que representa las curvas de intersección como secuencias de marcos de contacto auditados por residuos que contienen metadatos semánticos y geométricos, demostrando una precisión numérica superior y un cierre booleano robusto en comparación con OpenCASCADE Technology a través de una diversa suite de casos de intersección de superficies primitivas y complejas.

GuoJun Pan2026-07-24
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Global Diversity Is Not Enough: Two FixedMarginal Experiments on Local Language Allocation and Recombination in Synthetic Arithmetic Situation–Role Parsing

Este estudio demuestra que, si bien la diversidad global en los bancos de ítems educativos es insuficiente para asegurar un análisis lingüístico robusto, las estrategias de asignación local impactan significativamente el rendimiento, mientras que la conectividad de grafos global no proporciona ningún beneficio adicional una vez que los componentes tienen suficiente exposición intra-celular.

Tomoki Saka2026-07-24
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DeepGaitLab: Accurate and Flexible Markerless Motion Tracking Powered by Synthetic Data

DeepGaitLab es un marco de trabajo de seguimiento de movimiento 3D sin marcadores y de código abierto, entrenado con datos sintéticos, que ofrece un análisis de la marcha de alta precisión y sin necesidad de calibración a través de diversas configuraciones de cámaras y poblaciones clínicas, cerrando eficazmente la brecha entre la biomecánica de grado de investigación y el despliegue clínico escalable.

Eni Halilaj, Soyong Shin, Sijia Li, Zhixiong Li, Anastasios Yiannakidis, Hanz Cuevas Velasquez, Chaeeun Lee, Kunwoo Lee (…)2026-07-24