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💻 ciencias de la computación

Captioning Daily Activity Images in Early Childhood Education: Benchmark and Algorithm

Este artículo presenta KinderMM-Cap, un sistema de subtitulado multimedia especializado para la educación de la primera infancia que aprovecha el benchmark ECAC y un novedoso marco de entrenamiento híbrido condicionado por recompensa (RSRS) para mejorar significativamente la precisión en la generación de subtítulos con significado educativo para escenas complejas del aula y juguetes didácticos.

Sixing Li, Zhibin Gu, Ziqi Zhang, Weiguo Pan, Bing Li, Ying Wang, Hongzhe Liu2026-07-15
💻 ciencias de la computación

Decentralised Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Medical Insurance and Sustainable Rural Economic Development in Tamil Nadu

Este artículo propone y evalúa rigurosamente TW-DP-FedAvg, un marco de aprendizaje federado que preserva la privacidad diseñado para el sector de seguros médicos de la zona rural de Tamil Nadu, demostrando que si bien la privacidad diferencial incurre en un costo de precisión mensurable en comparación con el entrenamiento centralizado, el enfoque sigue siendo estadísticamente equivalente y viable bajo las nuevas regulaciones de protección de datos de la India.

Janarthanam S, Raja Sarath Kumar Boddu, Vivekanadam B2026-07-15
💻 ciencias de la computación

Mothership and multi-drone routing for spatial marine management

Este artículo introduce un nuevo problema de enrutamiento de una nave nodriza y múltiples drones para la gestión marina espacial, proponiendo una solución metaheurística que logra resultados casi óptimos con un tiempo de computación significativamente reducido en comparación con los métodos exactos, permitiendo así la coordinación a escala práctica para aplicaciones como la restauración de arrecifes de coral.

Ryu B. Lippmann, Kate J. Helmstedt, Paul Corry2026-07-15
💻 ciencias de la computación

Human-Centered Learning Mechanics for Reliable Smart Textiles: An Explainable and Frugal AI Framework for Separating Physiological Anomalies from Sensor Drift and Degradation

Este artículo presenta HCLM-SmartTex, un marco de IA explicable y frugal que distingue las anomalías fisiológicas genuinas de la degradación de los sensores y los artefactos de los textiles inteligentes mediante la optimización para costos de decisión centrados en el humano en lugar de la precisión bruta, utilizando un simulador sintético para el entrenamiento y logrando una alta fiabilidad con una huella computacional mínima.

Kim Duc TRAN, Guillaume Tartare, Ludovic Koehl, Xianyi Zeng, Anthony Fleury, Kim Phuc Tran2026-07-15
💻 ciencias de la computación

HPG-Rec: Hybrid Popularity-Guided Recommendation with Large Language Models

Este artículo presenta HPG-Rec, un novedoso marco de trabajo libre de entrenamiento que aborda eficazmente la escasez de datos y la brecha semántica en los sistemas de recomendación mediante la combinación de generación de candidatos controlada por LLM, puntuación semántica consciente del ranking, modelado de popularidad dual y fusión basada en MLP para lograr mejoras de rendimiento significativas sobre las líneas base del estado del arte.

Harshad Kubade, Tausif Diwan2026-07-15
💻 ciencias de la computación

An Ontology-Based Classification Framework for Situation Extraction from Concrete Pouring Radio Logs

Este estudio propone un marco basado en ontologías de dos capas que clasifica los registros de radio complejos de vertido de concreto en siete ejes semánticos para derivar señales de peligro, acciones de control y estados de situación, demostrando altas tasas de concordancia en la extracción basada en reglas al tiempo que identifica las limitaciones de los enfoques de LLM locales para su validación futura.

Young-Jun Park2026-07-15
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Language Identification (LID) in Micro-Texts: An Ultra-Lightweight Geometric Approach.

Este artículo presenta un método geométrico ultraligero para la identificación de lenguajes en microtextos que codifica las frecuencias de caracteres en espacios euclidianos compactos, demostrando una robustez superior contra la escasez de datos y las variaciones históricas en comparación con las bases tradicionales, al tiempo que ofrece una eficiencia computacional significativa para la computación en el borde.

Oscar Rendón-Aldaraca, Héctor Fraire-Huacuja, Ana María Mendoza-Martínez, José Ángel Mendoza-Sierra2026-07-15
💻 ciencias de la computación

Contradiction-Aware Strategy Synthesis in Agent Skills via Loop Engineering: A Controlled Empirical Comparison with Conventional Search

Este artículo demuestra que una habilidad de agente de IA con ingeniería de bucle y consciente de las contradicciones supera estrictamente a la búsqueda web convencional en la generación de estrategias de estudio en el extranjero de alto nivel para la toma de decisiones, logrando un 100 % de validez y una cobertura de salida exhaustiva en comparación con la validez del 0 % y los resultados fragmentados de la línea base.

Piyush Omanwar2026-07-15
💻 ciencias de la computación

Detection First, Grading Second: A Secondary Analysis of Stage-Specific Errors in Two-Stage Colon CAD

Este análisis secundario de estilo de posición argumenta que los sistemas de CAD para colon deberían adoptar un flujo de trabajo de detección primero y gradación después, y ser evaluados mediante métricas específicas por estadio, demostrando a través del reanálisis de datos existentes que tal enfoque se alinea mejor con los flujos de trabajo de la patología clínica y revela que la mayoría de los errores de gradación son intercambios de grados adyacentes clínicamente menos graves, al tiempo que destaca el impacto crítico de la prevalencia de la enfermedad en el valor predictivo positivo.

Sulav Dahal, Bipul Bhattarai2026-07-15