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💻 ciencias de la computación

Investigating the Effects of Batch Normalization on Multi-Level Image Classification

Este estudio demuestra que en modelos ligeros MobileNetV3-Small para la clasificación jerárquica de plantas medicinales, colocar la Normalización por Lotes antes de la función de activación produce una convergencia más rápida y una mayor precisión, mientras que colocarla después de la activación mejora la generalización y la robustez a nivel de subclase, siendo ambas configuraciones significativamente superiores a los modelos sin Normalización por Lotes.

Getnet Adugna Mitiku(MSC), Yirga Yayeh Munaye(, Eshetie Teka Mitiku(MSC), Asnakew Wodaynew Abate(MSc), Awoke Berara Anag (…)2026-10-18
💻 ciencias de la computación

RGB–wearable sensor fusion improves isolated signlanguage recognition under visually challengingconditions

Este artículo presenta RWS-Fusion, un marco multimodal que integra video RGB con datos de sensores corporales para lograr un reconocimiento de lengua de señas aislada de alta precisión al superar eficazmente desafíos visuales como el desenfoque de movimiento, la oclusión y las variaciones de iluminación.

Xinao Han, Chengjie Huang, Wei Wang, Tian Xie, Zhuonan Li, Chi Zhang, Yu Song, Junchao Zhu2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Arabic Author Gender Profiling with Large Language Models: An Empirical Investigation of Capability, Calibration, Bias, and Prompt Sensitivity

Este estudio presenta la primera evaluación exhaustiva de los modelos de lenguaje de gran tamaño para el perfilado del género de autores en árabe, revelando que rinden por debajo de los sistemas clásicos, exhiben un comportamiento de abstención bien calibrado y muestran sesgos dependientes del prompt y modos de error morfológicos específicos propios de la lengua árabe.

Tarfah Alrashid2026-10-16
💻 ciencias de la computación

DF-PLNet: Budgeted Periodic Filtering for IndustrialControl System Process-Record Diagnostics

Este artículo presenta DF-PLNet, un marco de trabajo ciego a etiquetas que combina el filtrado periódico presupuestado con un codificador-decodificador en forma de U para realizar la detección de anomalías fuera de línea en registros de procesos de sistemas de control industrial, logrando un alto rendimiento en los conjuntos de datos SWaT y HAI al tiempo que demuestra el compromiso crítico entre los presupuestos de poda y la cobertura de detección.

Yipeng Zhang, Jiahui Chen, Yue Li, Yun Shi2026-10-16
💻 ciencias de la computación

A Theory of Nested Cascading in Directed Logic

Este artículo establece una teoría rigurosa general y un algoritmo eficiente para el cascadeo anidado de puertas electroópticas en lógica dirigida, demostrando que mientras la escalabilidad es lineal para muchos casos importantes y moderadamente polinómica en promedio, sigue siendo exponencial para circuitos booleanos generales con resultados intermedios compartidos.

Ihar Babushkin, Oliver Melchert, Ayhan Demircan, Uwe Morgner2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Adaptive unsupervised anomaly detection with dynamic recalibration for scalable industrial asset reliability monitoring

Este artículo presenta un marco de aprendizaje automático no supervisado y adaptativo que recalibra dinámicamente las líneas base para detectar eficazmente anomalías en activos industriales en envejecimiento a través de diversas condiciones operativas, logrando un 100% de exhaustividad (recall) y un tiempo de aviso promedio de 72 horas en un proceso de polimerización de HDPE en el mundo real sin requerir datos de fallos etiquetados.

Dhirendra Singh, Durga Prasad Panday, Manish Kumar2026-10-16
💻 ciencias de la computación

MUESCA: A Multi-Genre Corpus and Annotation Scheme for Subjectivity in Spanish

Este artículo presenta MUESCA, un corpus y un esquema de anotación en español de géneros múltiples que cuantifica la subjetividad a lo largo de un continuo mediante rasgos pragmáticos, demostrando que la combinación de estos rasgos con modelos transformer mejora significamente la detección de subjetividad, particularmente para textos de noticias híbridos.

Alba Pérez-Montero, Elena Lloret, Paloma Moreda2026-10-16
💻 ciencias de la computación

A safety aware framework for conversational health agents integrating fuzzy logic reinforcement learning and large language models with self determination theory and constrained optimization called SAFE CHA

Este artículo propone SAFE CHA, un marco de agente de salud conversacional híbrido que integra modelos de lenguaje de gran tamaño, lógica difusa y aprendizaje por refuerzo guiado por la Teoría de la Autodeterminación y la optimización con restricciones para brindar un apoyo de salud mental seguro, empático y personalizado, equilibrando la adaptabilidad con controles de seguridad rigurosos.

seyed matin malakouti, Jan Lundgren2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Interpretable Deep Learning for Psychosocial Assessment of Women's Mental Health and Empowerment

Este artículo propone el modelo X-WMHEA, un marco de aprendizaje profundo interpretable que integra HSIC-LASSO para la selección de características, TabM para la clasificación y SHAP para la explicabilidad con el fin de evaluar con precisión la salud mental y el empoderamiento de las mujeres mediante factores psicosociales, logrando una alta precisión en conjuntos de datos de depresión al tiempo que proporciona información transparente sobre las variables influyentes clave.

Hanan Muhajab, Saahira banu Ahamed2026-10-16