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4157 artículos

💻 ciencias de la computación

Foreground-Oriented Response Calibration for Unknown Object Detection

El artículo propone CAFR, un marco de detección de dos vías que mejora la detección de objetos desconocidos mediante el empleo de un mecanismo de rectificación asimétrica para prevenir el exceso de confianza en categorías conocidas y un modelado de primer plano guiado por prototipos para mejorar la estimación de la presencia de objetos, logrando así una precisión y puntuaciones F1 superiores mientras mantiene un rendimiento estable en las categorías conocidas.

Hebo Zhi, Junhao Li, Shiyan Fan, Jun Zhang2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Learning-Driven Autonomy in Open-Architecture Autopilots

Este artículo propone un marco de autonomía impulsado por el aprendizaje para pilotos automáticos de arquitectura abierta y críticos para la seguridad que integra un CVAE condicionado por una tríada para la previsión consciente de la incertidumbre con un MPC consciente del riesgo y un filtrado de seguridad mediante Funciones de Barrera de Control, todo ello orquestado dentro de una arquitectura heterogénea de triple redundancia para garantizar una navegación vehicular segura y adaptativa.

Lakshman Mahto2026-06-26
💻 ciencias de la computación

A Dual-Channel Patent Vectorization Method Based on Claim Structure Analysis

Este artículo propone un método de vectorización de patentes de doble canal que aprovecha el análisis de la estructura de las reivindicaciones para codificar por separado la semántica a nivel de sistema y a nivel de detalle, los cuales se fusionan mediante un mecanismo de compuerta con corrección de decorrelación para mejorar significativamente la precisión de la concordancia de patentes sobre las líneas base de texto completo existentes.

Jiangtao Li, Wenlong Feng, Mengxing Huang, Siling Feng, Fu Gao2026-06-26
💻 ciencias de la computación

MotionMonitor: A Technology Probe for Accessible Wearable Interfaces to Support Interpretation of ADHD-Related Behaviors in Classrooms

Este artículo presenta MotionMonitor, una sonda tecnológica que combina la detección mediante relojes inteligentes e interfaces móviles para apoyar a clínicos y educadores en la interpretación de comportamientos relacionados con el TDAH dentro de contextos escolares, enfatizando que los sistemas portátiles eficaces deben preservar el matiz ambiental, minimizar la distracción del estudiante y servir como estímulos para la comprensión humana en lugar de herramientas de diagnóstico automatizadas.

Franceli L. Cibrian, Lauren Min, Ariel Han, Katelyn Teav, Kayla Anderson, Hector M. Camarillo-Abad2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Este artículo propone un marco de aumento de datos basado en difusión y específico para un dominio que genera imágenes sintéticas con anotaciones consistentes para especies de plagas poco comunes en trampas adhesivas, cerrando eficazmente la brecha de escasez de datos y mejorando significativamente el rendimiento de la segmentación de instancias en múltiples arquitecturas sin requerir etiquetado manual adicional.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

A través de un análisis bibliométrico de 401 documentos de 2020 a 2025, este estudio revela que, si bien la investigación sobre lo afectivo y la emoción impulsada por la IA ha madurado hacia un ecosistema coherente con una inflexión de crecimiento significativa en 2023, ambos conceptos exhiben orientaciones divergentes —donde la investigación "afectiva" se centra en la práctica educativa y la investigación de la "emoción" en el desarrollo tecnológico—, lo que requiere un Modelo de Producción de Conocimiento Dual propuesto para guiar la colaboración interdisciplinaria.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Robust Graph Neural Networks via Community-Guided Label Refinement and Progressive Contrastive Learning

Este artículo propone CG-GNN, un marco de red neuronal de grafos robusto que mitiga el ruido de etiquetas mediante la integración del refinamiento de etiquetas guiado por comunidades con la poda de aristas y un esquema de aprendizaje contrastivo progresivo para superar a los métodos de vanguardia en escenarios ruidosos y de escasez de datos.

Zhigang Sun, Haoran Xu, Jinke Xu, Lie Wang2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Este estudio demuestra que convertir las puntuaciones de importancia de las características basadas en SHAP en acciones gerenciales directas sin considerar los costos de intervención, la validez causal y los riesgos de pérdida crea peligros significativos de rendición de cuentas, revelando que la explicabilidad por sí sola es insuficiente para una toma de decisiones responsable impulsada por la IA.

Oussama Chahed2026-06-26
💻 ciencias de la computación

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Esta encuesta revisa sistemáticamente los ataques de envenenamiento y las defensas en la era de los modelos de lenguaje extensos mediante la propuesta de una taxonomía exhaustiva que categoriza las amenazas en envenenamiento de pesos y de contexto, analizando técnicas representativas y estrategias de defensa, y delineando futuras direcciones de investigación para asegurar los sistemas de IA compuestos.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 ciencias de la computación

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

FedDAAW es un marco ligero y de preservación de la privacidad para el aprendizaje federado heterogéneo que emplea la selección dinámica de clientes y la agregación adaptativa a la precisión para mejorar significativamente la eficiencia de convergencia y el rendimiento a través de diversas tareas (clasificación, análisis de sentimiento y regresión) bajo configuraciones no IID sin requerir el intercambio de gradientes ni datos auxiliares.

Jianqing Tang2026-06-26