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LARC-QL: Q-Learning Enhanced Content Caching for CCN 1 LARC-QL: A Q-Learning Enhanced Latency-Aware and Resource-Efficient Content Caching Scheme for Content-Centric Networks

Este artículo propone LARC-QL, un esquema de almacenamiento en caché de contenido mejorado mediante Q-learning para Redes Centradas en el Contenido que utiliza tablas Q duales y señales de demanda en tiempo real para optimizar dinámicamente las decisiones de almacenamiento en caché y la ubicación en la ruta, mejorando significativamente los ratios de acierto de caché, la latencia y la eficiencia de recursos en comparación con las estrategias estáticas.

Yasar Khan, Nazia Perwaiz, Saad Mustafa2026-07-03
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Quantum Autoencoders for Anomaly Detection in Cybersecurity

Este artículo demuestra que los Autoencoders Cuánticos, específicamente un modelo de 8 características con codificación Dense-Angle y un ansatz RealAmplitude, superan a los Autoencoders Clásicos en la detección de anomalías de ciberseguridad en el conjunto de datos BETH al lograr un F1 score más alto (0.87 frente a 0.77) incluso cuando se entrenan con sustancialmente menos muestras.

Rohan Senthil, Swee Liang Wong2026-07-03
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Ai-powered Mobile Proctoring Frameworks Using Machine Learning Algorithms in Higher Education: Post-covid Trends, Challenges, and Ethical Implications

Esta revisión sistemática de 20 estudios revisados por pares evalúa el panorama post-COVID de la supervisión móvil impulsada por IA en la educación superior, destacando su potencial para la integridad de los exámenes a escala mientras aborda críticamente las brechas significativas en la investigación específica de dispositivos móviles, la fiabilidad técnica y las preocupaciones éticas como la privacidad y el sesgo algorítmico.

Bartholomew Oganda Mogoi, John Kamau, Raymond Ongus2026-07-03
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Log-based Anomaly Detection Uses All Contextual Information with a Linear Self- Attention Encoder

Este artículo presenta AllLinLog, un modelo optimizado que elimina la necesidad de la extracción de registros mediante el uso de un codificador de autoatención lineal para procesar directamente la información contextual completa de los registros del sistema, logrando así una precisión de detección de anomalías superior y una inferencia más rápida en comparación con los métodos tradicionales.

Chi-Ming Chou, Shang-Kuan Chen2026-07-03
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Security of consumer electronics on Hybrid Model for Enhancement of RSA Using Quantum Key Distribution

Este artículo propone y evalúa un modelo criptográfico híbrido que integra RSA con la Distribución de Claves Cuánticas (utilizando el protocolo BB84) para asegurar la electrónica de consumo contra las amenazas de la computación cuántica, demostrando un rendimiento mejorado en la generación de claves, la velocidad de cifrado y la resistencia a los ataques de hombre en el medio.

hamza khan, Mohammad Faisal, haseeb Ur Rehman2026-07-03
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A Framework for Dynamic Knowledge Graph Ontology Incremental Alignment based on Large Language Model Agents

El artículo propone DOKA-Agent, un marco de trabajo para agentes de modelos de lenguaje extensos que emplea un flujo de trabajo de percibir-planificar-actuar para lograr una alineación de ontologías dinámica e incremental en grafos de conocimiento en evolución, mejorando así la precisión semántica y reduciendo la latencia de actualización en comparación con los métodos estáticos tradicionales.

Hao Qin, Fusheng Wei, Bin Liang, Wobin Lin2026-07-03
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Scientometric modeling of emerging technologies: assessing the added predictive value of graph structure

Utilizando un corpus de ciberseguridad en el espacio, este estudio demuestra que, si bien la topología de grafos ofrece un valor incremental dependiente del contexto en la previsión de la emergencia tecnológica, las historias temporales a nivel de nodo ya codifican la mayor parte de la información predictiva, lo que resulta en mejoras modestas y no uniformes de los modelos conscientes del grafo sobre los modelos base temporales robustos.

Paul Bagourd, Julian Jang-Jaccard2026-07-03
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Parallel Accelerated Steganographic Polar Coding Architecture Based on GPU

Este artículo presenta CuSPC, una arquitectura orientada a GPU para la codificación polar esteganográfica que reestructura los esquemas de decodificación y aprovecha el paralelismo multinivel para lograr un aumento de rendimiento de 30 veces sobre las bases de CPU, manteniendo al mismo tiempo una baja pérdida de codificación y una resistencia al estegoanálisis comparable.

Xiaolei He, Luyao Wang, Haocheng Fu, Yun Cao, Meineng Zhu2026-07-03
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CodePori: Large-Scale System for Autonomous Software Development Using Multi-Agent Technology

Este estudio presenta CodePori, un sistema multiagente a gran escala para el desarrollo de software autónomo, y evalúa empíricamente su aplicabilidad en el mundo real a través de la retroalimentación de los participantes para identificar desafíos y oportunidades clave más allá de las métricas estándar de los benchmarks.

Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Aakash Ahmad, Malik Abdul Sami, Mika Saari, Jussi Rasku, Pekka Ab (…)2026-07-03
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Adapting homework design principles in modern Computer Science education to enhance learning outcomes and reduce unintended consequences

Este estudio propone y evalúa estrategias para rediseñar las tareas de Ciencias de la Computación con el fin de aprovechar, en lugar de prohibir, las herramientas de IA, demostrando que los ciclos de aprendizaje iterativos, la sincronización estratégica y la retroalimentación continua pueden mejorar la comprensión genuina del estudiante mientras se mantiene la integridad académica.

Jamaladdin Hasanov2026-07-03