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Memory Mechanisms in Multivariate Time Series: A Survey of Architectures, Retrieval, and Evolution

Esta encuesta formaliza los mecanismos de memoria en el pronóstico de series temporales multivariantes como interacciones entre estados retenidos, funciones de acceso y funciones de actualización, organizando la literatura reciente en categorías de arquitectura, recuperación y evolución para identificar desafíos abiertos y proponer una hoja de ruta para el diseño de sistemas de pronóstico auditables y adaptativos.

Sibo Qi, Peng Chen, Wuman Luo2026-07-07
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Research on intelligent compression and quality enhancement of surveillance videos based on lightweight algorithms

Este artículo propone un novedoso modelo Transformer convolucional ligero que utiliza la destilación de conocimiento progresiva jerárquica de múltiples profesores y la compresión direccional para lograr una compresión de video de vigilancia y una mejora de calidad efectivas, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión y un bajo consumo de memoria.

Junjie Zha, Aiguo Teng, Xinwen Shan, Jiaxin Lu, Jiajia Zhu, Zihan Liu2026-07-07
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PV-YOLO: Collaborative Lightweight Improved YOLOv8 for Micro-Defect Detection of Photovoltaic Cells in UAV Edge Inspection

Este artículo presenta PV-YOLO, una mejora colaborativa y ligera de YOLOv8n que cuenta con cuatro módulos personalizados que mejoran significativamente la precisión y la recuperación de la detección de microdefectos en células fotovoltaicas, reduciendo al mismo tiempo la carga computacional, lo que permite la inspección en tiempo real en el borde a 140 FPS en UAVs.

Yufen Liu, Zhixiong Guo, Yutong Chen2026-07-07
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A Machine-Checked Cost Analysis of the BMSSP Recurrence in Isabelle/HOL With a Non-Vacuous Size-Parametric Runtime Witness

Este artículo presenta la primera formalización verificada por máquina en Isabelle/HOL de la recurrencia BMSSP que subyace al algoritmo SSSP determinista de 2025 de O(mlog⁡2/3n)O(m \log^{2/3} n), proporcionando una prueba no vacua y paramétrica de tamaño de su tiempo de ejecución O(∣V∣⋅(ln⁡∣V∣)2/3)O(|V| \cdot (\ln |V|)^{2/3}) en una familia de grafos no acotados sin depender de axiomas o supuestos no probados.

Arthur Ramos, David Hulak, Ruy de Queiroz2026-07-07
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Character Classification in Industrial Environments with Restricted Alphabets: A Comparative Evaluation of Deep Learning Architectures

Este estudio demuestra que EfficientNet-B0 supera a otras arquitecturas de aprendizaje profundo, incluyendo los Vision Transformers, en la clasificación de caracteres industriales con alfabetos restringidos y datos escasos, resaltando la continua ventaja de los sesgos inductivos convolucionales en tales entornos limitados.

Christian Lazo, Mirko Gueregat, Israel Díaz2026-07-07
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Clinical Equivalence of Privacy-Preserving Federated Learning: A Consortium Blockchain Framework with Equivalence Testing

Este estudio demuestra que un marco de blockchain de consorcio modular que integra la privacidad diferencial, el cifrado homomórfico y los contratos inteligentes logra una equivalencia clínica con el aprendizaje federado estándar para tareas de mortalidad hospitalaria y radiografía, demostrando que las medidas robustas de privacidad y seguridad no comprometen la utilidad predictiva.

Zakariae SAIDI, Ouidad Akhrif, Younes El Bouzekri El Idrissi2026-07-07
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Physics-informed graph learning of collapse distance in complex networks

Este artículo introduce la "distancia de colapso", una métrica de margen de seguridad configurable para cuantificar la proximidad al fallo de la red, y propone TCR-GIN, un marco de aprendizaje de grafos informado por la física que estima de manera eficiente y precisa esta métrica para permitir la gestión de la seguridad en tiempo real y señales de alerta temprana en diversas redes complejas.

Xin Lu, Jie Zhang, Tao Wang, Yatai Ji, Hua He, Zhengqiu Zhu, Bo-quan Zhang, Xin Zhou, Changjun Fan, Bin Chen, Manlio De (…)2026-07-07
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AVTF-Net: Attention-Guided Visual–Textual Fusion with AlexNet and BERT for Multimodal Fake News Detection

Este artículo propone AVTF-Net, un marco de aprendizaje profundo multimodal que integra un AlexNet modificado y un BERT ajustado con un mecanismo de fusión temprana y de atención para detectar eficazmente noticias falsas mediante la captura de inconsistencias intermodales, logrando un rendimiento de vanguardia con una precisión del 95,80 % en el conjunto de datos Fakeddit.

Asad Ur Rehman2026-07-07
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Diacritic-Aware Post-OCR Correction for Vietnamese Scanned Documents: A Lightweight Baseline for Low-Quality Document Digitization

Este artículo propone un flujo de trabajo de corrección post-OCR ligero y eficiente en recursos, diseñado específicamente para mejorar la precisión de los documentos escaneados en vietnamita mediante el abordaje de errores de diacríticos a través de una combinación de preprocesamiento de imágenes, corrección basada en diccionarios y restauración basada en reglas, ofreciendo una base práctica para escenarios de digitalización de bajos recursos.

Nguyễn Tuệ An, Trần Thị Lan2026-07-07
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Trust at the Core: Unpacking AI Adoption in Talent Acquisition from the Candidate Perspective

Este estudio emplea un marco centrado en el candidato para demostrar que la confianza es el predictor más fuerte de la intención de los aspirantes a utilizar sistemas de adquisición de talento impulsados por IA, mediando significativamente el impacto de las preocupaciones éticas como la equidad, la transparencia y la privacidad dentro del contexto indio.

Meenu Pachauri, Jamal A. Farooquie2026-07-07