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💻 ciencias de la computación

A Two Timescale Probabilistic State-Space Framework for Multimodal Affect Estimation and Uncertainty Aware Expressive Behavior in Humanoid Robots: A Monte Carlo Simulation Study

Este estudio propone y evalúa un marco de espacio de estados probabilístico de dos escalas temporales que fusiona señales afectivas multimodales con control consciente de la incertidumbre para mejorar la capacidad de respuesta de los robots humanoides, demostrando mediante simulación de Monte Carlo que el filtrado de Kalman con compuerta y el mapeo de visualización ponderado por confianza reducen significativamente los errores de estimación y el temblor conductual en comparación con los métodos de referencia.

Viraj Gajera2026-10-21
💻 ciencias de la computación

A Lightweight Browser-Based CNN for Fresh Produce Freshness Classification Using MobileNetV2

Este estudio presenta un sistema ligero basado en el navegador que utiliza un modelo MobileNetV2 y TensorFlow.js para lograr una precisión del 98.46% en la clasificación de productos frescos frente a podridos íntegramente en el lado del cliente, ofreciendo una solución escalable para entornos agrícolas con recursos limitados sin requerir infraestructura de servidor o hardware especializado.

Rovhona Mudau, Jean Frederic Isingizwe Nturambirwe, Ikechukwu Kingsley Opara, Clement Nyirenda2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Decoupling Performance from Energy in AI-Based Business Optimization: An Error-Driven Control Loop for Sustainable Tabular Reasoning

Este artículo propone un marco de optimización de prompts basado en errores que trata el ajuste de prompts como un bucle de control de tiempo discreto, demostrando que logra un rendimiento comparable al del ajuste fino en tareas de razonamiento financiero mientras consume significativamente menos energía que LoRA o el ajuste fino completo.

Róbert Lakatos, Árpád Pándy, András Hajdu2026-10-21
💻 ciencias de la computación

MemHRL: Aligning Hierarchical Memory and Policy Learning for Long-Horizon LLM Agents

MemHRL propone un marco de alineación de memoria y política jerárquica para agentes de LLM de largo horizonte mediante la recuperación consciente del nivel y la consolidación consciente del fallo, pero las evaluaciones en subconjuntos restringidos de ScienceWorld y WebShop revelan ganancias de rendimiento limitadas y resaltan los desafíos de los mecanismos compactos de política-memoria bajo propuestas restringidas.

Xin Yin, Chenyi Huang, Ruiqi Liu, Yue Ning2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Composition-Time Verification of Resource-Constrained Quantum Subroutines in Digital Twin Workflows: A Visual Abstraction Approach

Este artículo propone un marco de abstracción visual de tres niveles para flujos de trabajo de gemelos digitales que permite a los expertos de dominio componer subrutinas híbridas cuántico-clásicas mientras se imponen restricciones críticas de recursos —como presupuestos de ancillas y profundidad de circuito— en la etapa de composición en lugar de en el momento de la ejecución, asegurando así la realizabilidad física de las tareas cuánticas híbridas sin exponer detalles de compuertas de bajo nivel.

Jim Dorsey2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Sustainable Local RAG Architectures for Energy Governance: A Green AI Approach via Document Slice Contextualization

Este artículo propone una arquitectura RAG local y sostenible utilizando la contextualización de fragmentos de documentos (Document Slice) y un agente de enrutamiento de dos niveles para lograr una precisión de recuperación cercana a la del modelo base, reduciendo drásticamente el consumo de energía, las emisiones y el tiempo de inferencia para el cumplimiento de la gobernanza energética.

Martin Tibor Sándor, Róbert Lakatos2026-10-21
💻 ciencias de la computación

DISC: Dimension-Informed Clustering with Entropy Metric Warping and Attractor Basins

DISC es un novedoso algoritmo de agrupamiento basado en grafos que aprovecha la entropía geométrica local para deformar las métricas de afinidad y construir un grafo fragmentado y limpio, el cual es luego particionado en cuencas de atracción altamente puras mediante un flujo guiado por profundidad y fusionado para lograr un rendimiento de vanguardia a través de diversos conjuntos de datos.

Qin Xu, Chenggang Xu, Hao Helen Zhang, Tian Xu2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Attention with a Calibrated Off Switch: Causal FIR Key Smoothing, the Score-Shift Pathology, and Selective Silence in Rectified Attention (pn_fir_tau)

Este artículo introduce **pn_fir_tau**, un suavizado de claves FIR causal libre de parámetros combinado con un umbral aprendible por capa que resuelve la "patología de desplazamiento de puntuación" (Score-Shift Pathology) en la atención rectificada, logrando así una recuperación asociativa perfecta, eliminando los sumideros de atención y permitiendo que los modelos silencien eficazmente las consultas sin respuesta mientras mantienen una perplejidad de vanguardia.

Maxim Zhukov2026-10-21
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SPAFNet: Semantic Prior-Guided Progressive Alignment and Gated Bidirectional Fusion for Unaligned RGB-T Salient Object Detection

Este artículo propone SPAFNet, una red de alineación progresiva y fusión bidireccional con compuerta guiada por prioris semánticos diseñada para manejar la detección de objetos salientes RGB-T no alineados, aunque sus métricas de rendimiento reportadas en el conjunto de datos UVT20K siguen siendo preliminares y carecen de validación estadística.

Muye Chen, Ming Wu2026-10-21
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TME LLM OS: A Closed-Loop Systems Engineering Architecture for Epistemic Correction in AI Agent Systems Systems Engineering Proposal

Este artículo propone el TME LLM OS, una arquitectura de ingeniería de sistemas de bucle cerrado que adapta el marco humano Teórico-Mecanicista-Experiencial para imponer la corrección epistémica en agentes de IA mediante la integración de revisión estructurada, seguimiento de procedencia y ejecución controlada para resolver desajustes dentro de un episodio acotado antes de su liberación segura.

Ilan Kander2026-10-21