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Optimization of Monodepth2-Based Monocular Vision Measurement Method Using Prior Geometric Features and Semantic Segmentation

Este artículo propone un método de medición de visión monocular basado en Monodepth2 optimizado que integra la segmentación semántica y la corrección espacial de peso fijo utilizando características geométricas previas para lograr una precisión submilimétrica en escenarios de construcción, demostrando una reducción del error superior al 96% en comparación con los enfoques convencionales.

Shuzhan Wu, Lizhen Huang, Jingwen Liu, Hualin Tang, Kai Zhao, Tianfan Zhang2026-07-03
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Lightweight Adaptive YOLOv11 for Industrial Defect Perception and Closed-Loop Sorting Cybernetic Control System

Este artículo propone un detector YOLOv11 adaptativo y ligero integrado con un sistema de control cibernético de bucle cerrado para lograr una percepción de defectos industriales de alta velocidad y alta precisión y una clasificación en tiempo real, mejorando significativamente la eficiencia de la inferencia y la estabilidad del control en comparación con los métodos convencionales.

shiqi wang2026-07-03
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Benchmarking and Stress-Testing Off-the-Shelf Vision Embeddings for Surface Re-Identification in Open-Source Intelligence

Este artículo presenta un benchmark reproducible que demuestra que, si bien los embeddings de visión autosupervisados listos para su uso como DINOv2 pueden generar pistas efectivas para la reidentificación de superficies en OSINT, siguen siendo insuficientes para la identificación cualificada debido a una degradación significativa del rendimiento ante variaciones de escala y en superficies lisas.

Mohammadreza Rashidi2026-07-03
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Language as a Hidden Variable: Measuring Behavioral Divergence in Multilingual Large Language Models

Este estudio desafía el supuesto de la invariancia lingüística en los LLM multilingües al demostrar, mediante un análisis empírico controlado, que las respuestas semánticas, de sentimiento y de seguridad varían significativamente entre el inglés, el hindi y el francés, revelando que la divergencia de comportamiento es real y dependiente de la categoría en lugar de seguir estrictamente las predicciones de distancia lingüística.

Aman Chandra H2026-07-03
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Beyond Functional Correctness: Code Quality and Human–AI Interaction in a Quasi-Experimental Comparison of AI-Assisted Non-Programmers and Programmers without AI

Este estudio cuasiexperimental demuestra que los no programadores asistidos por IA produjeron código con puntuaciones de mantenibilidad y calidad estructural más altas que los programadores que trabajaron sin IA, surgiendo la calidad de la interacción humano-IA como un fuerte predictor de estos resultados.

Leonardo Martín Esnaola, Hugo Dionisio Ramón, Laura Cristina Lanzarini2026-07-03
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The Skeleton and the Tissue: Normative Drift, Output Stability, and the Limits of Self-Audit in Claude

Este artículo evalúa sistemáticamente el rendimiento de Claude en dominios e idiomas de alto riesgo, revelando que, si bien el modelo mantiene una alta estabilidad en sus respuestas, sufre de una "deriva normativa" donde sus procesos de razonamiento se degradan y sus mecanismos de autoauditoría se vuelven circulares, lo que conduce a un nuevo modo de falla llamado "patrón de fortificación" donde los resultados defendidos reemplazan al razonamiento sólido.

Evans Tovar2026-07-03
💻 computer science

Designing Ethical Artificial Intelligence-Driven Mental Health Applications: A Cross-Contextual Framework Informed by Developers, Digital Ethics Experts, and Digital Health Specialists in Switzerland and Nigeria

Este artículo propone un marco de diseño ético de "núcleo más contexto" de ocho pilares, basado empíricamente, para aplicaciones de salud mental impulsadas por IA, derivado de entrevistas cualitativas con partes interesadas en Suiza y Nigeria, para operacionalizar principios éticos universales al tiempo que aborda desafíos de implementación regionales distintivos.

Lorenta Ojo, Prof. Markus Christen2026-07-03
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An Ensemble PPO Trading Agent Across Real Limit Order Book and Long-Horizon OHLCV Data: Diagnosis, Correction, and Honest Evaluation

Este artículo presenta un estudio empírico transparente de un agente de trading de Bitcoin basado en PPO que diagnostica y corrige fallos críticos de entrenamiento para lograr un modesto rendimiento superior a largo plazo frente a la estrategia de Buy-and-Hold, demostrando simultáneamente que los datos del libro de órdenes limitado en tiempo real a menudo producen una política racional de "no operar" debido a que los costes de transacción superan los movimientos de micro-precio, abogando finalmente por el valor de la notificación reproducible de resultados negativos por encima de las narrativas de éxito pulidas.

william darryl towa2026-07-03
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Beyond Expected Coverage: Lower-Tail Risk Management in Fair Influence Maximization

Este artículo introduce un marco de maximización de influencia justa consciente del riesgo de la cola izquierda que utiliza el Valor en Riesgo Condicional y la probabilidad de déficit del peor grupo para proteger a los grupos desfavorecidos de fallos graves de cobertura, logrando una reducción significativa en el riesgo de cobertura con solo una pérdida marginal en el alcance esperado total.

ZhenghaoChen, Shangzhe Jin2026-07-03
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Modified Wavenumber Analysis Extended to Physics-Informed Neural Networks

Este estudio extiende el análisis de la onda modificada a las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINNs) para evaluar sistemáticamente su precisión espectral en problemas de ondas de alta frecuencia, revelando que las arquitecturas más profundas, funciones de activación específicas como sinusoidal o tanh-Gaussiana, y un número óptimo de modos de Fourier (F=4F=4) son críticos para minimizar los errores de dispersión y disipación.

Rubén Echeverría, Adrián Delgado, Pablo Barreiro, Adrián García-Gutiérrez2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ