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💻 computer science

Modelling Reinforcement Learning Scheduling Agents: Action spaces, reward designs, and expert demonstrations

Este artículo investiga cómo las elecciones de modelado en el Aprendizaje por Refuerzo Profundo afectan las políticas de programación para el Problema de Programación de Taller Flexible, demostrando que la integración de límites de optimalidad derivados de la Programación de Restricciones y demostraciones de expertos en un marco multiagente mejora significativamente el diseño de recompensas y acelera la convergencia para lograr un rendimiento de programación superior en tiempo real.

Alexandre Jesus, Arthur Corrêa, Miguel Vieira, Catarina Marques, Cristóvão Silva, Samuel Moniz2026-09-07
💻 computer science

A Comparative Study of Pretrained Transformer Models for Quranic ASR: Speech Representations, Label Formats, and Dataset Composition

Este artículo presenta un estudio empírico sistemático que demuestra que el ajuste fino del modelo Transformer preentrenado Wav2Vec2-XLSR-53 en un conjunto de datos coránico de 870 horas con texto árabe sin diacríticos reduce significativamente las tasas de error de palabra y mejora la eficiencia del entrenamiento en comparación con los sistemas de referencia.

Nabil Mosharraf Hossain, Riasat Islam, Unaizah Obaidellah2026-09-07
💻 computer science

Research Hotspots and Trend Analysis in AI-Enabled Accessible Design: Identification of Core Areas, Evolution of Future Trends, and Visualization through Knowledge Graphs

Este artículo emplea análisis bibliométricos y de mapeo del conocimiento de datos de Web of Science (2000–2025) para rastrear la evolución del diseño accesible habilitado por IA desde la viabilidad de ingeniería hacia la usabilidad contextual, identificando pilares de investigación centrales, puntos críticos emergentes como la IA generativa y la estandarización de la XR, y proponiendo un marco integral de Usuario–Escenario–Tecnología para una futura gobernanza sostenible.

Yuang Liu, Yunqing Wan2026-09-05
💻 computer science

Carbon Footprint and Carbon-Aware Selection of Document-Oriented, Relational, and Hybrid Object-Relational Storage for Image-Based Time-Series Workloads in Green IoT

Este artículo evalúa el benchmarking de la huella de carbono de MongoDB, PostgreSQL/TimescaleDB y un híbrido de PostgreSQL+MinIO para cargas de trabajo de series temporales basadas en imágenes en el IoT verde, revelando un cruce de emisiones dependiente de la resolución donde MongoDB es más sostenible para resoluciones bajas (hasta 1440p) mientras que el enfoque híbrido destaca en resoluciones más altas (4K y superiores) debido al almacenamiento desacoplado, proporcionando finalmente un marco de decisión consciente del carbono para seleccionar arquitecturas de almacenamiento en el monitoreo de edificios sostenibles.

Alfa Ryano Yohannis, Alexander Waworuntu2026-09-04
💻 computer science

Synthetic personas as support for UX research

Este artículo propone un procedimiento basado en la Investigación de la Ciencia del Diseño para integrar personas sintéticas y trayectorias generadas por IA en la investigación de UX con el fin de acelerar el análisis en etapas tempranas y la formulación de hipótesis, al tiempo que enfatiza la necesidad crítica de la supervisión humana para mitigar el sesgo y asegurar la validez empírica.

Ana Medrado, Carlos Eduardo Barbosa2026-09-04
💻 computer science

Multi-View Aggregation Transformer with Contrastive Learning for 3D Shape Retrieval

Este artículo propone el Multi-View Aggregation Transformer (MVAT), un marco de trabajo alineado geométricamente que integra atención multi-vista jerárquica, módulos de modulación de canales especializados y una métrica de similitud de coseno absoluta para lograr un rendimiento de vanguardia en la recuperación de formas 3D a través de múltiples evaluaciones de referencia.

Ze Zhang, Xiaojun Wu, Chenxi Wu, Guoyuan Liang2026-09-04
💻 computer science

DDAN: A Dense Dual-Attention Network with Physics-Informed Loss for Robust Multi-Type Optical Image Denoising

Este artículo presenta la Red de Atención Dual Densa (DDAN, por sus siglas en inglés), un marco de aprendizaje profundo informado por la física que logra un rendimiento de vanguardia en la eliminación robusta de ruido óptico aditivo, multiplicativo e híbrido mediante la integración de bloques densos residuales con mecanismos de atención dual y una función de pérdida compuesta especializada.

Slim Rouabah, Rabah Abdelkader, Meziane Kaci, Salem Merabti, Hassane Ezziane, Youcef Naas2026-09-04
💻 computer science

Attention-Enhanced Temporal Convolutional Network for Continuous Word-Level Indian Sign Language Recognition

Este artículo propone un marco de Red Convolucional Temporal (TCN) mejorado con atención para el reconocimiento continuo de palabras de la Lengua de Señas de la India, el cual aprovecha Mediapipe para la extracción de puntos de referencia y convoluciones dilatadas para capturar eficazmente características espaciotemporales, demostrando un rendimiento superior en comparación con BiGRU, BiLSTM y modelos híbridos en un conjunto de datos especializado.

Aswani Sivan¹, E. Chandra Eswaran¹2026-09-04
💻 computer science

CP-GOF: A Center-Object-Faithful and Age-Aware Training-Time Pruning Method for Gaussian Opacity Fields

El artículo propone CP-GOF, un método de poda durante el tiempo de entrenamiento para Campos de Opacidad Gaussianos que utiliza una medida de importancia de media móvil exponencial consciente de la edad y de coste cero, así como un mecanismo de protección de centro para eliminar Gaussianas redundantes mientras se preserva la fidelidad geométrica y se reduce la sobrecarga de almacenamiento.

Yudai Wang, Dekang Yao, Liyan Qin, Yingao Liu, Fanggui Cai, Zhiying Cui, Zan Wang2026-09-04