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3821 artículos

💻 ciencias de la computación

Agrifusion: An Agentic Multimodal Framework for Explainable and Multilingual Agricultural Decision Intelligence

Agrifusion es un marco multimodal agéntico que unifica la predicción de cultivos, la detección visual de enfermedades, la IA explicable y la interacción de voz multilingüe para ofrecer un sistema de soporte a la decisión escalable, transparente y desplegable, logrando métricas de alto rendimiento al tiempo que reconoce la necesidad de una validación externa rigurosa.

Revanasiddappa Bandi, Arvind Channarayapatna Srinivasa, Sriram Bindiganavile suresh2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Governable agentic intelligence: a lifecycle framework linking capability, assurance, and oversight in large language model agents

Este artículo presenta el Ciclo de Vida de la Inteligencia Agéntica (AIL, por sus siglas en inglés), un marco de seis capas que integra capacidad, evaluación y gobernanza para abordar la "deuda de aseguramiento" inherente a los sistemas de IA agéntica, proponiendo una nueva agenda de investigación para la creación de agentes observables, atribuibles y gobernables.

Harry Udoh2026-10-16
💻 ciencias de la computación

From Understanding to Action: A Survey on Closed-Loop Multimodal Agents

Esta encuesta propone un marco centrado en la evidencia para agentes multimodales de bucle cerrado, organizando 105 artículos en torno a cinco operaciones de evidencia e introduciendo una lente de evaluación O-P-G-C para abordar las limitaciones de los bancos de pruebas actuales centrados únicamente en el resultado, enfatizando el proceso, la fundamentación y el análisis de costo-riesgo.

Yi Wei, Yan Gao, Junyan Wang, Hong Jia2026-10-16
💻 ciencias de la computación

EdgeMusicTransformer: A Lightweight Context-Aware Transformer for Efficient Generative AI Deployment under Edge Computing Constraints

Este artículo presenta EdgeMusicTransformer, una arquitectura Transformer ligera y sensible al contexto optimizada para la computación en el borde que logra una generación de música simbólica eficiente con 2,4 millones de parámetros, demostrando un rendimiento máximo de 17.783 tokens/s con una longitud de contexto de 256 tokens mientras mantiene un uso estable de la memoria y una salida estructural de alta calidad.

Yifan Zhang, Xiangyu Wang2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Edge-Guided Geometry Attention for Iterative Stereo Matching

El artículo presenta EGA-Stereo, un marco de emparejamiento estéreo iterativo que aborda la ambigüedad, la pérdida de información y el suavizado excesivo de los bordes mediante la integración de la Fusión de Volumen de Costo con Puerta por Canales, la Compresión de Características con Conciencia Geométrica y la Modulación de Geometría Guiada por Bordes para lograr un rendimiento de vanguardia en múltiples evaluaciones de referencia.

Nan Zhang, Yuqing Liu, Jing Li, Kunzhen Wu2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Severity-Conditioned Pixel-Wise Asynchronous Diffusion for Semi-Transparent Mural Restoration

Este artículo propone la Difusión Asincrónica Píxel a Píxel Condicionada por la Severidad (SC-PAD, por sus siglas en inglés), un nuevo marco que mejora la restauración de murales semitransparentes mediante la estimación de un campo de severidad continuo para dirigir el progreso de la difusión asincrónica píxel a píxel, superando así las limitaciones de las máscaras binarias y el modelado temporal uniforme al manejar degradaciones espacialmente no uniformes.

Yu Wu, Erchao Li, Furui Jia, Jinjiang Zhao, Lei Zhang2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Enhancing Road Safety with Privacy-Preserving Blockchain-Based Mobile Crowdsensing

Este artículo presenta RBCrowd4RS, un sistema de detección de multitudes móvil basado en blockchain y preservador de la privacidad que aprovecha los zk-SNARKs para la autenticación anónima y un modelo de reputación de Gompertz para garantizar simultáneamente la responsabilidad de los datos de seguridad vial, la desvinculación de los contribuyentes y el rendimiento en tiempo real.

Zaina Maqour, Hanan El Bakkali, Driss Benhaddou, Houda Benbrahim2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Integrating Structural and Semantic Analysis for Code Smell Refactoring Prediction

Este artículo propone y evalúa empíricamente un marco de aprendizaje automático para predecir la refactorización de olores de código en proyectos Java, demostrando que la combinación de métricas orientadas a objetos tradicionales con incrustaciones semánticas y sintácticas basadas en grafos produce predicciones fiables al capturar señales complementarias más allá de lo que las métricas estructurales por sí solas proporcionan.

Andrea Lanza, Matteo Bochicchio, Francesca Arcelli Fontana2026-10-16
💻 ciencias de la computación

Regime-First GPU Power Management for Deep Learning: Cross-Hardware Evidence from Power, Performance, and Energy

Este artículo demuestra que reducir los límites de potencia de la GPU no disminuye consistentemente el consumo de energía por tarea completada a través de diferentes regímenes de hardware, abogando por un enfoque de "primero el régimen" donde la caracterización empírica de pares específicos de GPU-carga de trabajo es esencial antes de implementar controles de gestión de potencia.

D. Venkata Naga Raju, Ravi Kumar Suggala, A. Sri Krishna, Pavan Kumar Vadrevu, Ratna Kanth Gudala2026-10-16