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💻 computer science

How Annotator Agreement Affects Sentiment Classification Performance for Indonesian Coastal Tourism Reviews

Este estudio demuestra que el entrenamiento de clasificadores de sentimiento en un conjunto de datos más amplio de reseñas de turismo costero indonesio basado en el voto de la mayoría produce un mayor rendimiento que un conjunto de datos de consenso estrictamente unánime, aunque los resultados sugieren que el aumento del volumen de datos y el equilibrio de clases, en lugar de la retención de instancias ambiguas por sí sola, pueden ser los principales impulsores de la mejora, mientras que IndoBERT reduce eficazmente la clasificación errónea sistemática de las reseñas neutrales.

Sandy Kurniawan, Henri Tantyoko, Khadijah Khadijah, Helmie Arif Wibawa2026-08-31
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A Supervised Multimodal Benchmark and Missing-Modality Robustness Study for Robotic Welding Defect Classification

Este artículo introduce el primer referente supervisado de cuatro modalidades y el protocolo de evaluación disjunto por sesión para la clasificación de defectos de soldadura robótica, demostrando que un currículo de perturbación de modalidades dentro del marco propuesto MAAF-Net mejora significamente la robustez frente a la falta de datos de sensores sin comprometer la precisión en condiciones óptimas ni la velocidad de inferencia.

Manh V. Hoang, Thang M. Pham, Nam Do, Hanh T. Bui2026-08-31
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Bilder ohne Worte: Can AI Identify Political Parties via Unspoken Visual Signatures in the 2025 German Election?

Este artículo presenta PREF, un modelo de visión y lenguaje interpretable que clasifica con éxito la afiliación a partidos políticos de los medios de campaña de las elecciones alemanas de 2025 mediante la verbalización de pistas perceptuales, logrando un rendimiento comparable al de los embeddings de caja negra mientras cuantifica la medida en que la identidad partidista persiste incluso tras eliminar el branding explícito.

Ali Abusaleh, Alexander Mehler, Mevlut Bagci2026-08-31
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A Generalized PNE Framework: Taking ChaCha Further in Syncopated Rhythm

Este artículo introduce un marco generalizado de Expresiones Neutras Probabilísticas (PNE, por sus siglas en inglés) que incorpora técnicas novedosas como la sincopación y la preservación de acarreo para mejorar significativamente los ataques de recuperación de clave sobre ChaCha con reducción de rondas, logrando el primer ataque de clave relacionada sobre ChaCha8 y rompiendo 7.5 rondas de ChaCha de 256 bits.

Shichang Wang, Meicheng Liu, Shiqi Hou, Chengan Hou, Dongdai Lin2026-08-31
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Federated Learning security with FedEDAuth: Embedding-Distribution Authentication for Counterfeit IC Detection

Este artículo propone FedEDAuth, un marco de aprendizaje federado ligero que utiliza el análisis de la distribución de incrustaciones para detectar y filtrar clientes maliciosos, logrando así una detección del 100% de los ataques sigilosos de envenenamiento de datos bizantinos y manteniendo una alta precisión en la detección colaborativa de circuitos integrados falsificados.

Naseeruddin Lodge, M. Yasin Akhtar Raja, Fareena Saqib2026-08-31
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Generalizing the LoD Transition Space for Continuous Multi-Scale Representation using Straight Skeletons

Este artículo propone un marco de trabajo generalizado de Espacio de Transición de LoD que utiliza volúmenes 3D basados en esqueletos rectos para permitir transformaciones multiescala continuas y topológicamente consistentes entre diversos primitivos geométricos (polígonos, polilíneas y puntos), apoyando así la generalización suave de mapas a través de niveles de detalle arbitrarios.

Amin Gholami, Pawel Boguslawski, Martijn Meijers2026-08-31✓ Author reviewed ⓘ
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A New Evolutionary Strategy: Learn From the Best

Este artículo presenta Learn From the Best Evolution Strategy (LFB-ES), un nuevo optimizador de caja negra que mejora el entrenamiento de redes neuronales de alta dimensión al guiar iterativamente a la población para aprender de los individuos de élite, logrando así una convergencia y precisión superiores en comparación con métodos clásicos como OpenAI-ES y CMA-ES.

Zhijian Mo, Qihua Xiao, Zhihui Shan, Xueli Ban2026-08-31
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Ephemeral Subgraph Generation: Real-Time Knowledge GraphConstruction for Cross-System Investigation

Este artículo propone la Generación de Subgrafos Efímeros (ESG, por sus siglas en inglés), un enfoque en tiempo real guiado por LLM que construye grafos de conocimiento temporales y específicos para cada pregunta a través de sistemas de ingeniería heterogéneos para superar la recuperación estática y los modelos base de saltos fijos en investigaciones entre sistemas, al mismo tiempo que documenta y resuelve defectos de software específicos identificados durante la evaluación.

Saket Jain2026-08-31
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A non-work conserving stateless core fair queuing scheduler for scalable deterministic networking

Este artículo presenta N-SCORE, un programador de colas de equidad de núcleo sin estado y no conservador de trabajo que preserva los límites óptimos de latencia extremo a extremo de las técnicas existentes con estado y conservadoras de trabajo, mientras mejora significativamente la supresión de jitter y la escalabilidad para redes deterministas.

Jinoo Joung, Yeoncheol Ryoo, Juhyeok Kwon, Jeong-dong Ryoo, Taesik Cheung2026-08-31