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💻 ciencias de la computación

Sparse Mamba Decoder for Quantum Error Correction: Efficient Defect-Centric Processing of Surface Code Syndromes

El Decodificador Mamba Disperso (SMD) es un decodificador neuronal centrado en defectos que logra una precisión superior y una latencia baja casi constante al procesar únicamente eventos de detección activos con una complejidad O(k), superando significativamente a los decodificadores existentes en velocidad y tasas de error lógico a través de varios bancos de pruebas de corrección de errores cuánticos.

Samira Sayedsalehi, Nader Bagherzadeh, Maxim Shcherbakov2026-10-22
💻 ciencias de la computación

STCA-Net: A Spatiotemporal Cross-Attention Network with Multi-Scale Depthwise Separable Convolutions for Epileptic EEG Seizure Classification

El artículo propone STCA-Net, una red neuronal espaciotemporal compacta que integra convoluciones separables en profundidad multiescala y mecanismos de atención cruzada bidireccional para capturar eficazmente las dependencias locales y de largo alcance en los datos de EEG, logrando un rendimiento de vanguardia en la clasificación de crisis epilépticas en tareas binarias, de tres clases y de cinco clases en el conjunto de datos de la Universidad de Bonn.

Kunal Bandale, Snehal Shinde, Nileshchandra Pikle, Pooja Jain, Tausif Diwan2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Real-Time Driver Emotion Detection Using Convolutional Neural Network and Computer Vision for Road Safety.

Este artículo presenta un prototipo preliminar basado en Python para la detección de emociones del conductor en tiempo real utilizando la detección de rostros Haar-Cascade y una CNN preentrenada para identificar estados emocionales inseguros, demostrando su viabilidad mediante pruebas controladas mientras reconoce explícitamente limitaciones tales como la falta de validación de verdad de campo, metraje de conducción en el mundo real y la precisión de clasificación medida.

Mayuri Salunke2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Noise Is Not a Sanitizer: Shared Initialization Turns Data-Free Distillation into a Covert Channel for Memorized Training Data and Backdoors

Este artículo demuestra que la destilación de conocimiento sin datos mediante inicialización compartida falla al intentar sanear modelos privados, ya que las consultas con ruido gaussiano pueden transmitir inadvertidamente datos de entrenamiento memorizados y puertas traseras del profesor a las redes estudiantes.

Siddhant Agarwal2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Does Human Oversight of AI-Assisted Decisions Work? A Systematic Review of the Evidence and a Framework for Meaningful Human Control

Esta revisión sistemática de 186 estudios revela que, si bien la supervisión humana se exige ampliamente como una salvaguarda para las decisiones asistidas por IA, la evidencia actual es mayoritariamente normativa y asociativa en lugar de causal, lo que impulsa a los autores a proponer un nuevo marco con componentes medibles y proposiciones contrastables para establecer si dicha supervisión realmente mejora la calidad de la decisión.

Abid Iqbal, Saiqa Ameen, Jamil Channa, Imran Maqbool Thebo2026-10-22
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FORGE: A Framework for Orchestrated Role-based Generation in Education

Este artículo presenta FORGE, un marco de ciencia del diseño que estructura la colaboración entre instructor e IA en la educación superior a través de cuatro roles y siete dimensiones, demostrando mediante estudios de caso cómo sus directrices transforman el prompting improvisado en un flujo de trabajo transferible y basado en roles para la generación de materiales educativos.

Emmanuel Gonzalez, Paul T. Grogan2026-10-22
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Deeper network methods for solving 3D American Heston-CIR model

Este artículo propone tres métodos de redes más profundas —SoftNet, LinNet y AddNet— que utilizan el ensamble multiplicativo de subredes con reutilización de características, agregación lineal y salidas tempranas para resolver eficazmente el modelo americano 3D de Heston-CIR, mitigando al mismo tiempo el desvanecimiento de gradientes y la degradación del rendimiento en arquitecturas profundas.

Chinonso Nwankwo, Weizhong Dai2026-10-22
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GRIDGUARD-AI: Scenario-Held-Out Cyberattack Detection with Explainable Assurance and Bounded Agentic Investigation

Este artículo presenta GRIDGUARD-AI, un marco de agentes explicable y con intervención humana que integra el aprendizaje automático con la escalada de riesgos determinista para detectar ciberataques no vistos en redes inteligentes, demostrando una alta garantía de seguridad mediante una rigurosa evaluación de escenarios retenidos, al tiempo que destaca la necesidad actual de una revisión humana exhaustiva antes del despliegue.

Stephen Kamran, Farah Saman2026-10-22
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The Reliability Gap: Repeated-Trial Consistency and the Deployable Autonomy Horizon of Frontier AI Agents

Este artículo analiza los datos de rendimiento de los agentes de IA de frontera para revelar una significativa "brecha de fiabilidad" en la que la duración de la tarea que un agente puede completar consistentemente es aproximadamente 2,4 veces más corta que su horizonte de capacidad promedio, principalmente porque los fallos están fuertemente correlacionados dentro de tareas específicas en lugar de ser aleatorios, lo que requiere un cambio en las métricas de evaluación de éxito promedio hacia horizontes ajustados por fiabilidad para un despliegue seguro.

Alfredo Merlet2026-10-22
💻 ciencias de la computación

FLCHUS-X: Cost-Aware Pruning for Mining Frequent Sequences with Low Average Cost and High Average Utility

Este artículo presenta FLCHUS-X, un algoritmo de poda consciente del costo para la minería de secuencias frecuentes con bajo costo promedio y alta utilidad promedio, el cual mejora al estado del arte FLCHUSPM mediante el establecimiento de un límite inferior monótono en el costo promedio para permitir estrategias de poda más agresivas y seguras, resultando en tiempos de ejecución significativamente más rápidos.

Quan Van2026-10-22