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💻 computer science

GaussCast: Dependency-Aware Shared Block Retrieval for Multi-User Layered 3D Gaussian Splatting

GaussCast es un marco de entrega sensible a las dependencias para el Gaussian Splatting 3D multicapa y multiusuario que agrega las demandas concurrentes de los usuarios en un proxy de borde para obtener bloques prerrequisitos compartidos solo una vez, reduciendo así significativamente el tráfico ascendente y mejorando la latencia de inicio y la calidad de renderizado en comparación con las estrategias de entrega independientes por usuario.

Yulong Zhang, Ruonan Chai, Jiadong Yu, Zili Meng, Dirk Kutscher2026-09-02
💻 computer science

A State-Sensing Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm with Dynamic Search and Rank-Based Selection for High-Dimensional Complex Optimization

Este artículo propone el algoritmo de Colonia de Abejas Artificial con Sensado de Estado (SSA-ABC), el cual supera las limitaciones del ABC estándar mediante la inicialización consciente de la dimensionalidad, el ajuste de búsqueda dinámica y mecanismos de selección basados en rangos para lograr un rendimiento superior en la optimización de alta dimensión y la planificación de trayectorias de robots.

Xinyao Gao2026-09-02
💻 computer science

Visual Distances among Cultural Art Corpora Align with Expert-Coded Historical-Artistic Relatedness

Este estudio demuestra que las distancias visuales derivadas de los grandes modelos de visión guardan una correlación significativa con la relación histórico-artística codificada por expertos a través de diversas unidades culturales y épocas, lo que sugiere que los corpus de entrenamiento visual a escala de internet codifican inherentemente regularidades estadísticas que reflejan relaciones de la historia del arte.

Qiurui Wang, Weiqiang Ying, Ziyu Xu, Yousheng Yao, Shirui Wen, Guoying Wu, Cheng Yao, Fangtian Ying, Guanghui Huang2026-09-02
💻 computer science

Joint Scheduling and Resource Allocation in Heterogeneous Queuing Systems with Bursty Traffic: A Constrained Soft Actor-Critic Approach

Este artículo propone un enfoque de Actor-Crítico Suave Restringido (CSAC) que desacopla las restricciones estrictas de retardo de la función de recompensa y emplea un mecanismo de mapeo de dos etapas para maximizar eficazmente la utilidad del rendimiento mientras minimiza las violaciones de retardo en sistemas de colas heterogéneos con tráfico de ráfagas, superando tanto al aprendizaje no restringido como a los modelos heurísticos de referencia.

Ao Fang, Jianyu Cao, Weihua Qian2026-09-02
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Quantifying Data Efficiency in YOLO-Based Femur Segmentation for Axial T1-Weighted MRI

Este estudio demuestra que, entre los modelos de la familia YOLO para la segmentación del fémur en RM ponderada en T1, YOLOv11m-seg proporciona el equilibrio óptimo de eficiencia de datos, precisión y velocidad en regímenes de escasez de datos, logrando un alto rendimiento con tan solo 100 cortes anotados y demostrando que las diferencias arquitectónicas se vuelven insignificantes con conjuntos de datos más grandes.

Patrick Gerard Sujeeth, I R Praveen Joe2026-09-02
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Optimizing Physiological Image Compression via Discrete Wavelet Transform without Loss of Clinical Relevance

Este estudio propone un método de compresión de imágenes 2D computacionalmente eficiente utilizando la Transformada de Wavelet Discreta de Haar para maximizar las tasas de compresión preservando al mismo tiempo la relevancia clínica y la fiabilidad diagnóstica de las imágenes fisiológicas.

Dawit Teklu Weldeslasie, Tedros Kebede Bidada, Yayneshet Tadele Aynalem2026-09-02
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BioSurveillance-Agent: A Multi-Method Explainable Agentic Platform for Epidemic Surveillance on One-Health Networks

BioSurveillance-Agent es una plataforma de agentes explicable y multimétodo que integra redes de Una Sola Salud, sensores corporales (wearables) y un pipeline de IA híbrido para permitir una vigilancia e intervención epidémica jerárquica y adaptativa al contexto, demostrando reducciones significativas en la propagación de enfermedades y la mortalidad mediante una toma de decisiones robusta y auditable por humanos.

Valentina Carbonari, Annamaria Defilippo, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri2026-09-02
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CMTD: Cascaded Multi-Token Disambiguation Model for Lip Reading

El artículo propone el Modelo de Desambiguación de Múltiples Tokens en Cascada (CMTD, por sus siglas en inglés), el cual mejora el rendimiento de la lectura de labios integrando el modelado de contexto futuro directamente en el proceso de decodificación a través de una estructura de predicción de múltiples tokens en cascada y un objetivo de entrenamiento jerárquico, resolviendo así eficazmente las ambigüedades visuales y reduciendo las tasas de error en los conjuntos de datos de referencia.

Yuting Fang, Feng Xue, Zhe Chen, Shujie Li2026-09-02
💻 computer science

Beyond Coverage: An Empirical Study of Mutation-Score Proxies for Deep Neural Network Testing

Este artículo demuestra empíricamente que, mientras las métricas de adecuación de pruebas tradicionales y no estructurales muestran una correlación débil o nula con las puntuaciones de mutación, la Dispersión de Clases en el Espacio Latente (LSCD, por sus siglas en inglés) sirve como un proxy significativamente más fuerte y computacionalmente eficiente para evaluar la calidad del conjunto de datos de prueba de Redes Neuronales Profundas en comparación con la Cobertura de Sorpresa basada en la Distancia de Mahalanobis.

Vivek V. Vekariya, Mojdeh Golagha, Andrea Stocco, Alexander Pretschner2026-09-02
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Graph Learning for Cold-Start and Data-Scarce Recommendation: A Taxonomy-Driven Critical Survey

Este artículo presenta un estudio crítico de 183 estudios (2018–2026) sobre el aprendizaje de grafos para la recomendación de inicio en frío y de datos escasos, ofreciendo un análisis basado en una taxonomía de las metodologías y destacando la necesidad urgente de protocolos de evaluación más estrictos y una integración de información lateral más fiable para abordar la actual disparidad en la evidencia.

Samane Sayyar, Amir Soltani2026-09-02