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Context-Aware LLM Evaluators for Content Moderation Judgments in a Low-Resource Setting

Este estudio demuestra que, si bien el uso de prompts conscientes del contexto y la recuperación de decisiones previas puede mejorar los evaluadores de modelos de lenguaje de gran tamaño para la moderación de foros de periódicos alemanes, la elección de la capacidad del modelo es más crítica que la estrategia de prompting, siendo el modelo más grande el que supera a los sistemas supervisados en categorías de eliminación poco comunes sin requerir datos de entrenamiento anotados.

Felix Krejca, Tobias Kietreiber, Michael Wiegand, Sebastian Neumaier2026-08-26

💻 computer science

A Priority-Guided Action-Masked Proximal Policy Optimization Framework for Dynamic Scheduling of Electric Power Material Verification Tasks

Este artículo propone PPO-TS, un marco de Optimización de Política Próxima con enmascaramiento de acciones guiado por prioridad que demuestra una mejora estadísticamente significativa en un benchmark sintético para la programación dinámica de verificación de materiales de potencia eléctrica, a pesar de revelar limitaciones en la utilización de equipos y en los límites de generalización.

Zhaolei He, Ao He, Cong Lin, Jing Zhao, Liping Gao, Xiang Yin2026-08-26

💻 computer science

Learning efficient representations of complex constraints for scalable optimization

El artículo presenta PolyFormer, un marco de aprendizaje automático informado por la física que aprende representaciones politópicas compactas de restricciones complejas para permitir una optimización prescriptiva escalable, rápida y precisa a través de diversos problemas del mundo real.

Bo Zhao, Yilin Wen, Yi Guo, Wei Qi, Zechun Hu, Colin Jones, Jian Sun2026-08-26

💻 computer science

JarifNet: An Attention-Augmented Lightweight CNN for Highly Calibrated Edge Image Classification

Este artículo presenta JarifNet, una arquitectura CNN ligera que combina cuellos de botella residuales invertidos, atención Squeeze-and-Excitation y Profundidad Estocástica para lograr precisión, calibración de probabilidad y eficiencia computacional de vanguardia para la clasificación de imágenes en el borde con el conjunto de datos CIFAR-10.

Sadik Al Jarif2026-08-26

💻 computer science

TITAN: A Diversity-Driven Stacked Ensemble with a Multi-Branch Neural Network for Predicting Live Birth in IVF

El artículo presenta TITAN, un modelo de ensamble apilado impulsado por la diversidad que integra cinco aprendices basados en árboles y una red neuronal multirrama personalizada con detección rigurosa de fuga y optimización bayesiana para lograr una precisión de vanguardia en la predicción de resultados de nacimientos vivos para ciclos de FIV utilizando el registro de la HFEA.

Bala Shiwangi¹, Shailesh D. Kamble², Brijesh Kumar¹2026-08-26

💻 computer science

Multi-classification of Brain Tumor MRI images using Convoluted Neural Network (CNN) based approach

Este estudio propone un modelo de Red Neuronal Convolucional (CNN) de siete capas personalizado que logra un 96,10% de precisión en las pruebas al clasificar imágenes de RM cerebral en las categorías de glioma, meningioma, pituitaria y normal, demostrando un rendimiento robusto para el diagnóstico asistido por computadora sin depender de modelos preentrenados.

Bhavak Bajaj, PRIYA GOEL, Rajni Bala2026-08-26

💻 computer science

Construction of a Personalized Physical Fitness Training Recommendation System Based on Random Forest and Gradient Boosting Machine

Este artículo propone un marco de Aprendizaje Colaborativo Jerárquico Impulsado por el Conocimiento del Dominio (DKHCL, por sus siglas en inglés) que integra la selección de características mediante Random Forest con la predicción de Gradient Boosting Machine y restricciones de la Relación de Carga de Trabajo Aguda-Crónica para lograr recomendaciones de aptitud física personalizadas de alta precisión, demostrando tanto un rendimiento fuera de línea superior frente a líneas de base avanzadas como mejoras significativas en la reducción de lesiones y la eficiencia en el logro de objetivos en una validación de campo prospectiva.

Fuliang Geng, Mei Wei2026-08-26

💻 computer science

Enhanced EA-Transformer for Power Load Data Completion

Este artículo propone un modelo Enhanced EA-Transformer que integra una estrategia de pre-llenado de doble línea base, un algoritmo evolutivo de decaimiento dinámico y una función de pérdida ponderada multidimensional para lograr la completación de alta precisión de datos de series temporales de carga de potencia faltantes bajo diversos mecanismos y tasas de ausencia.

Chao Li, Yiyang meng, Ji Li, Yuzheng Liu, Changlong Lv2026-08-26

💻 computer science

Intention modeling mediates cooperative incompatibility via character separability

Este artículo demuestra que el modelado de la intención explícita mejora el desempeño cooperativo sobre los métodos implícitos específicamente en entornos que requieren respuestas óptimas distintas por cada tipo de socio al establecer una división del trabajo que separa el carácter estable de un socio de su estado mental dinámico, reduciendo así la incompatibilidad entre socios.

Joonsong Lee, Jooyeon Kim2026-08-26

💻 computer science

A HamNoSys-Guided Dataset and Baselines for Fine-Grained Isolated Handshape Recognition in Sign Language

Este artículo presenta un conjunto de datos a gran escala, basado en HamNoSys, de 144.000 imágenes RGB de 15 participantes para 160 clases de formas de las manos y establece el rendimiento base utilizando diversos modelos de aprendizaje profundo y de aprendizaje automático bajo protocolos de evaluación tanto dependientes del sujeto como de exclusión de un sujeto, con el fin de avanzar en el reconocimiento de la lengua de señas de grano fino.

Ushnish Sarkar, Suvajit Patra, Bhaswar Chattopadhyay, Pranab Singha Roy, Tapas Samanta2026-08-26

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