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💻 computer science

Cross device milling force prediction method based on self supervised pre training and domain adaptation

Este artículo propone un método de predicción de la fuerza de fresado entre dispositivos que combina el preentrenamiento autosupervisado, la adaptación de dominio y el ajuste fino con pocas etiquetas para transferir eficazmente el mapeo vibración-fuerza entre dispositivos a pesar de las diferencias en la respuesta dinámica y la limitación de etiquetas en el dominio objetivo, logrando una alta precisión con un mínimo de datos etiquetados.

Zhigang Ma2026-09-01
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A Phrase-Disjoint Fairness and Efficiency Study of a Multimodal Speech-Text Model for Medical Symptom Detection

Este artículo expone la ilusión de alta precisión en la detección de síntomas mediante voz-texto médica causada por la memorización de oraciones en las divisiones de conjuntos de datos estándar, y establece un riguroso referente de evaluación de frases disjuntas utilizando el modelo de Fusión Cruzada de Puerta Adaptativa (AGCF) para revelar métricas de rendimiento honestas, riesgos de equidad por clase y la utilidad limitada de las características de sentimiento, al tiempo que demuestra ganancias significativas de eficiencia a través de LoRA.

Anuj Kumar, Lav Upadhyay, Bhuwan Pratap Singh2026-09-01
💻 computer science

An Explainable IoT-Driven Framework for Trustworthy Decision-Making in Safety-Critical Autonomous Vehicles

Este artículo propone y evalúa un marco explicable impulsado por IoT que integra modelos de IA interpretables para mejorar la transparencia, la rendición de cuentas y la fiabilidad en la toma de decisiones en tiempo real en vehículos autónomos de seguridad crítica.

Lakshmana Kumar Ramasamy, Firoz Khan, Rajesh Kumar Dhanaraj, Amala Jayanthi Maria Soosai, Akram Alkouz, Emad Abd Al Rahm (…)2026-09-01
💻 computer science

The comparative evaluation of explanations for algorithmic programming problems provided by a Human vs. ChatGPT: an exploratory online user study

Este estudio exploratorio de 37 estudiantes de secundaria revela que, si bien los participantes no pudieron distinguir significativamente entre las soluciones de programación humanas y las generadas por ChatGPT, su aceptación de un tutor de avatar en 3D no se vio afectada por la experiencia previa en programación o la familiaridad con los avatares, lo que destaca tanto el optimismo como el escepticismo sobre la integración de la IA generativa en la educación.

Alfarabi Imashev, Zhanna Abisheva, Inara Tusseyeva, Zhanibek Kozhirbayev, Tohid Alizadeh, Bakhyt Matkarimov2026-09-01
💻 computer science

Hierarchical Reinforcement Learning-Based Adaptive Denoising and Reversible Color Restoration Method for Complex Degraded Murals

Este artículo propone un marco basado en el aprendizaje por refuerzo jerárquico que descompone la restauración de murales en una selección de regiones de alto nivel y operaciones adaptativas de bajo nivel coordinadas, utilizando restricciones de características reversibles para equilibrar eficazmente la supresión de ruido, la fidelidad estructural y la recuperación conservadora del color en murales degradados complejos.

Minjie Xu2026-09-01
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Quantum Trust Reinforced Transformer Framework for Trust Aware Autonomous Navigation with Adaptive Path Planning

Este artículo presenta QTR-Net, un marco de trabajo Transformer unificado, asistido por computación cuántica y consciente de la confianza para la navegación autónoma que integra la predicción de trayectorias, el mapeo dinámico de confianza y la optimización de rutas híbrida cuántico-clásica para lograr un control robusto y adaptativo en entornos de tráfico complejos.

Poojitha S.A., Swapna C, Venkata Bala Annapurna P, Ramesh Babu Pedditi, Sriharsha Vikruthi, Seelam Visweswara Rao2026-09-01
💻 computer science

LoRA-Based Diffusion Data Augmentation for Underwater Garbage Detection: An Empirical Study with YOLOv8s

Este estudio demuestra que la integración de Stable Diffusion adaptado con LoRA junto con ControlNet para el aumento de datos sintéticos mejora modestamente el rendimiento de la detección de basura submarina basada en YOLOv8s, aunque su efectividad varía según la clase de objeto y depende de la calidad de las imágenes generadas y la alineación de las anotaciones.

Zhen-Yu Wu, Wei-An Chen, Chia-Hui Liu2026-09-01
💻 computer science

LLM-Driven Data Augmentation and Fine-Tuned Transformers vs. Few-Shot LLMs for Arabic Propaganda Technique Detection

Este artículo presenta un pipeline exhaustivo para la detección de propaganda en árabe que demuestra cómo el aumento de datos de pocos disparos (few-shot) impulsado por GPT-4.1 supera significativamente a los métodos tradicionales, permitiendo que un modelo BERT ajustado logre resultados de vanguardia (F1-Micro=0.66) que superan tanto los puntos de referencia previos como los enfoques de LLM de pocos disparos, al tiempo que revela que las características lingüísticas son perjudiciales y que el aumento de datos es el factor crítico de éxito en este entorno de bajos recursos e imbalanceado.

Heba Mohammed Abed, Iyad H. Alshami, Motaz K H Saad2026-09-01
💻 computer science

CandidateFusion-MKAN: A Unified Framework for Robust Multimodal Crisis Classification across Diverse Supervision and Evidence Conditions

CandidateFusion-MKAN es un marco unificado que logra una clasificación de crisis multimodal de salida única robusta mediante la integración del aprendizaje de conjuntos de candidatos apoyado por modalidades, la verosimilitud del conjunto de candidatos y objetivos blandos adaptativos acotados para manejar eficazmente la supervisión diversa, la evidencia faltante o degradada, y las señales conflictivas o complementarias.

Zequn Wang, Shanshan Li, Qingjie Liu, Zhian Pan, Guan Li2026-09-01
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From Physics to Attention: Building Vision Transformers from Oscillatory Neural Network Hardware

Este artículo presenta HoKuVit, un Vision Transformer convolucional escalable que integra capas convolucionales basadas en Kuramoto y capas lineales basadas en Hopfield en una arquitectura de Red Neuronal Oscilatoria, logrando un rendimiento de vanguardia en CIFAR-10 al tiempo que demuestra una vía viable para escalar las ONN hacia procesos de IA profundos.

Tamas Endrei, Andras Horvath, Gyorgy Csaba2026-09-01