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💻 ciencias de la computación

Population State-Aware Cooperative Adaptive Differential Evolution for Multi-Objective Arterial Traffic Signal Coordination

Este artículo propone un algoritmo de Evolución Diferencial Adaptativa Cooperativa con Conciencia del Estado de la Población (PSAC-DE) que presenta un controlador de estado unificado para resolver un modelo de coordinación de semáforos de tráfico arterial de cuatro objetivos, demostrando mejoras significativas en el retraso, las paradas, el ancho de banda de la onda verde y las emisiones de carbono en comparación con los optimizadores convencionales en escenarios simulados de Hangzhou.

Bing Bai, Chengzhi Wang, Zhimeng Li, Xiaozheng Li2026-07-01
💻 ciencias de la computación

FreqPrompt-AD: Frequency-guided local semantic prompting for zero-shot industrial anomaly detection and segmentation

El artículo propone FreqPrompt-AD, un marco de trabajo libre de entrenamiento que mejora la detección y segmentación de anomalías industriales zero-shot mediante el aprovechamiento de la inducción semántica local guiada por frecuencia para superar las limitaciones del alineamiento global de imagen-texto en modelos de tipo CLIP, logrando un rendimiento de vanguardia en múltiples evaluaciones de referencia.

Siqi Qiao, Chang Liu2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Benchmarking Large Language Model Rationality Using Measurement Axioms

Este artículo introduce un marco de teoría de la medida basado en axiomas de utilidad para evaluar la racionalidad de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala, revelando que muchos modelos exhiben violaciones sistemáticas de la transitividad de las preferencias que socavan la coherencia en la toma de decisiones, aun cuando algunos patrones reflejan el comportamiento humano.

Kiwon Song, James Jennings, Clintin Davis-Stober2026-07-01
💻 ciencias de la computación

TopoLeaf: A Zero-Shot Visual Anomaly Detection Framework via Stable Feature Dimensionality and Local Persistent Homology for Self-Organizing Agricultural Cyber-Physical Systems

TopoLeaf es un marco de detección de anomalías visuales sin entrenamiento y de aprendizaje cero para sistemas ciberfísicos agrícolas que combina la distancia geométrica y la homología persistente local sobre características de modelos fundacionales para identificar de manera robusta enfermedades de plantas novedosas y desviaciones estructurales a través de diversos dominios de cultivos sin requerir datos anotados.

Shutong Hou2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Adversarial Intelligence: A Systematic Review of AI-Driven Cyber Threat Detection, Adaptive Malware Evasion, and Arms Race Dynamics in Zero Trust Security Environments

Este artículo presenta una revisión sistemática de 80 estudios (2010–2026) que analiza la carrera armamentista en evolución entre la detección de ciberamenazas impulsada por IA y las técnicas de evasión adversarial, ofreciendo una taxonomía unificada, un análisis visual de tendencias y una evaluación crítica de los desafíos y direcciones futuras dentro de los entornos de seguridad de Confianza Cero (Zero Trust).

Dharma Patel2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Timesynth: A Temporal Fidelity Framework for Health Signal Digital Twins

Este artículo presenta TimeSynth, un marco de evaluación controlada que expone las limitaciones de las métricas puntuales estándar al evaluar gemelos digitales de señales de salud, revelando errores significativos de fase y frecuencia en los modelos líderes, para así abogar por una selección de modelos impulsada por la arquitectura basada en diagnósticos de fidelidad temporal.

Warren Pettine, Md Rakibul Haque, Shireen Elhabian2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Era-Aware Language Modeling: Training a Decoder-Only Transformer on a Balanced Gutenberg Corpus

Este artículo presenta GutenbergLM, un transformador de solo decodificador de 109,5 millones de parámetros entrenado desde cero con un corpus de Project Gutenberg temporalmente equilibrado con tokens de condicionamiento de época, demostrando que la estratificación temporal explícita permite al modelo generar estilos de escritura distintos y apropiados para cada periodo a través de las eras literarias Temprana, Media y Moderna.

V K R SUBHASH CH, PAVAN TEJ P G2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Internal Combustion Engine Optimization: An Improved Physics-Inspired Metaheuristic

Este artículo presenta la Optimización de Motores de Combustión Interna (ICEO, por sus siglas en inglés), un nuevo algoritmo metaheurístico inspirado en el ciclo de un motor de cuatro tiempos y gobernado por una Unidad de Control del Motor adaptativa, que supera significativamente a los métodos de vanguardia en la resolución de problemas de optimización no lineales y de alta dimensión al equilibrar eficazmente la exploración y la explotación para evitar la convergencia prematura.

Chabi A. R. Babatounde, Bastien Poggi, Evelyne Vittori, Thierry Antoine-Santoni, Antoine Aiello2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Transforming Industrial Supply Chains with AI and IoT in Industry 4.0: Productive and Sustainable Approaches

Este artículo revisa el potencial transformador y los desafíos de la IA y el IoT en las cadenas de suministro de la Industria 4.0 a través de estudios de casos globales y regionales, proponiendo finalmente un marco escalable que integra proyectos piloto con mecanismos de gobernanza para lograr tanto la productividad como la sostenibilidad.

Nayid Triana Guzman, Diego Mauricio Carmona2026-07-01
💻 ciencias de la computación

Containment over Detection: Cryptographic Boundary Enforcement for Prompt Injection Defense in Agentic LLM Systems

Este artículo propone una arquitectura de contención criptográfica que asegura los sistemas de LLM agénticos contra la inyección de prompts mediante la imposición de un límite sintáctico de alta entropía y autenticado por tokens entre las instrucciones y los datos, volviendo así los intentos de inyección estructuralmente inertes con tasas de fallo insignificantes y una sobrecarga de tiempo de ejecución mínima.

Saurabh Sharma2026-07-01