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💻 computer science

Geometry-aware LegONet for PDE Learning on Arbitrary Domains

Este artículo presenta Geometry-aware LegONet (gLegONet), un marco de aprendizaje de operadores modular que desacopla los mecanismos físicos de geometrías específicas mediante el preentrenamiento de bloques variacionales en un dominio espectral ambiental y su adaptación a dominios objetivo arbitrarios a través de variedades afines definidas por fronteras, permitiendo así la resolución de EDP y el descubrimiento de leyes reutilizables sin reentrenamiento específico para la geometría.

Jiahao Zhang, Yueqi Wang, Guang Lin2026-09-01
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The Saudi Legal Corpus for AI: An Auditable, Official-Source-Grounded, Article-Level Corpus of Saudi Arabian Legislation

Este artículo presenta el Corpus Legal Saudí para la IA, un conjunto de datos exhaustivo, de fuentes oficiales y auditable a nivel de artículo compuesto por 290 instrumentos legislativos saudíes que presenta un seguimiento de procedencia único, capas analíticas estructuradas como grafos de citas y glosarios de términos definidos, y un banco de pruebas de recuperación que demuestra el rendimiento superior de la búsqueda mejorada con metadatos sobre las líneas base estándar para el procesamiento de lenguaje natural jurídico en árabe.

Abdullah Almohammedi2026-09-01
💻 computer science

Sense-Augmented Corpus for Sanskrit-English Machine Translation: Corpus Construction, Model Fine-Tuning, and Evaluation

Este artículo aborda el desafío de la ambigüedad léxica en la traducción automática de sánscrito a inglés mediante la construcción de un corpus paralelo aumentado con sentidos utilizando LLM y un inventario de sentidos personalizado, demostrando que la incorporación explícita de información sobre el sentido de las palabras mejora significativamente la calidad de la traducción en diferentes arquitecturas de modelos.

Anagha Pradeep, Sriram Krishnan, Ketaki Shetye, Bassam Adnan, Radhika Mamidi2026-09-01
💻 computer science

Design and Implementation of a Fully Automated Smart Restaurant Using Mobile Applications and Service Robots

Este artículo presenta el diseño e implementación de un sistema de restaurante inteligente totalmente automatizado que integra aplicaciones móviles, infraestructura de IoT y robots de servicio para eliminar la intervención humana, resultando en mejoras significativas en los tiempos de espera, la precisión de los pedidos y la velocidad de entrega, logrando al mismo tiempo una excelente usabilidad para el usuario.

Seeram Srinivasa Rao, . S. N. Padhi, Seeram Venkata Sai Pujitha, Seeram Venkat Sai Divya2026-09-01
💻 computer science

Non-invasive lactate threshold estimation using deep learning: practical applications across endurance sports

Este estudio demuestra que un modelo de aprendizaje profundo puede estimar con precisión la frecuencia cardíaca en el umbral de lactato de 2 mmol·L⁻¹ a través de la carrera, el ciclismo, el remo y el kayak, superando a los métodos tradicionales dentro de deportes específicos pero requiriendo una validación específica para cada deporte debido a la reducción de la precisión de generalización entre diferentes disciplinas.

Mehrnaz Eskandarisani¹, Farhad Daryanoosh2026-09-01
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RheumBench: A Specialist-Validated Rubric-Based Benchmark for Evaluating Large Language Models in Rheumatology

RheumBench es el primer benchmark para reumatología validado por especialistas y basado en rúbricas que evalúa diez LLM y sistemas RAG, revelando que los modelos actuales exhiben brechas de rendimiento sustanciales, exceso de confianza sistemático y errores de omisión potencialmente graves, subrayando así la necesidad crítica de supervisión humana en el apoyo a la decisión clínica.

Fabian Lechner, Jonathan Bamberger, Phillip Kremer, Jutta Richter, Matthias Schneider, Uta Kiltz, Sebastian Kuhn, Lucie (…)2026-09-01
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The Evolution of Object Detection: A Systematic Review of Transformer-Based and Few-Shot Learning Approaches

Esta revisión sistemática de la literatura analiza el cambio de paradigma en la detección de objetos desde las arquitecturas convolucionales tradicionales hacia los modelos basados en Transformers y de aprendizaje de pocos disparos (few-shot learning), destacando sus beneficios al simplificar los procesos de detección y mejorar la eficiencia de los datos, al tiempo que aborda desafíos persistentes como el costo computacional y la detección de objetos pequeños mediante innovaciones arquitectónicas y estrategias de preentrenamiento avanzadas.

MD.Shakiful Islam Khan, Gorkem Kar2026-09-01
💻 computer science

Does Provenance Add Value Beyond Matched Skill Guidance?

Este estudio preregistrado encuentra que los metadatos de procedencia en las habilidades de los agentes no mejoran de manera fiable la utilidad de la tarea más allá de la guía ordinaria emparejada, lo que sugiere que su valor depende del contexto y se realiza primordialmente solo cuando altera las acciones ejecutables en lugar de hacerlo a través de puntuaciones de habilidad agrupadas por sí solas.

Haocheng Lu2026-09-01
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Policy-TD: Teacher-Distilled Runtime Control for Frozen Small Language Models

Policy-TD mejora la fiabilidad de los modelos de lenguaje pequeños congelados mediante la destilación de estados de traza auditados por un profesor en un controlador de tiempo de ejecución que interviene para corregir fallos de compromiso de respuesta, mejorando significativamente la precisión interna y en pruebas de estrés sin degradar el rendimiento ni crear nuevas capacidades.

Surya Teja Avvaru, Krishna Sai Pokala, VARUN KUMAR REDDY DODDA2026-09-01