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💻 computer science

An ESCO-Based Skill-Gap Detection Framework for SMEs: A Design Science Prototype of an Intelligent Learning Management System

Este estudio presenta un prototipo de Ciencia del Diseño de un Sistema de Gestión de Aprendizaje Inteligente que aprovecha la ontología ESCO y el PLN para detectar brechas de habilidades en la fuerza laboral de las PYME y generar recomendaciones de recapacitación dirigidas, abordando así las restricciones de complementariedad entre el capital humano y la tecnología que son críticas para las transiciones hacia la Industria 4.0 y 5.0.

Angelo Leogrande, Mauro di Molfetta, Nicola Magaletti, Valeria Notarnicola, Maria Giovanna Trotta2026-06-29
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A Metaheuristic Solution for the Capacitated Vehicle Routing Problem: Empirical Evaluation of Flexible Capacity Constraints via Ant Colony Optimisation

Este estudio demuestra que un enfoque de Optimización de Colonia de Hormigas que incorpora restricciones de capacidad flexibles supera significativamente a una línea base de agrupamiento geográfico en una red de logística de entrada real en Colombia, logrando reducciones sustanciales en el tamaño de la flota, la distancia de viaje y los costos operativos, al tiempo que maximiza la utilización de los vehículos.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-06-29
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StainSolver: Accelerating Diffusion-Controlled Neural Style Transfer with DPM-Solver++ and Quality-Driven Stain Normalization

Este artículo presenta StainSolver, un método que acelera el modelo de difusión StainFuser para la normalización de tinces en histopatología al reemplazar su programador PNDM por el eficiente DPM-Solver++ y evaluar su rendimiento con una novedosa Puntuación de Calidad de Normalización de Tinces (SNQS), logrando aceleraciones significativas y una calidad mejorada sin necesidad de reentrenamiento.

Amir Mollazadeh, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-06-29
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FlashSpec: Adaptive Speculative Decoding with Online Bandit Draft Selection and Triton-Optimised Verification

FlashSpec es un motor de decodificación especulativa adaptativo y de código abierto que logra la preservación exacta de la distribución del modelo objetivo mediante un novedoso kernel de GPU Triton de tamaño de vocabulario O(1) para la verificación en el dispositivo y un mecanismo basado en bandits en línea para la selección dinámica del modelo de borrador, acelerando significativamente la inferencia de LLM al eliminar los cuellos de botella de la CPU y el ajuste manual.

Min Htet Myet2026-06-29
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Fake Review Detection on E-Commerce Platforms Using a Hybrid Anomaly Detection Approach: Combining Autoencoder and Isolation Forest

Este artículo propone un marco híbrido de detección de anomalías no supervisado que combina Autoencoders e Isolation Forests para identificar eficazmente reseñas falsas de comercio electrónico utilizando características de TF-IDF y BERT, ofreciendo una alternativa escalable y rentable a los métodos supervisados al eliminar la necesidad de datos de entrenamiento etiquetados.

Steven Laychi, Samuel Paul Arthur Karuntu, Daniel Hamonangan Sihombing, Rhio Sutoyo, Gabriel Asael Tarigan2026-06-29
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Enhancing Long-term Dual-task-based Prediction of Future Cognitive Decline

Este artículo propone un nuevo marco de aprendizaje profundo que integra datos motores y cognitivos de doble tarea a largo plazo con remuestreo por bloques, aumentación mediante SMOTE y un modelo Transformer para predecir con precisión el declive cognitivo a dos años con un 80% de precisión, superando a los métodos tradicionales basados en RM y biomarcadores.

Zhewen Liu, Shuqiong Wu, Ákos Godó, Yasushi Yagi2026-06-29
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Trusted and Explainable Collective Learning for Conflictive Multi-View Decision-Making

Este artículo propone el Aprendizaje Colectivo Confiable y Explicable (TECL, por sus siglas en inglés), un método novedoso que aprovecha activamente los conflictos en los datos multivista para evaluar la consistencia individual, priorizar las vistas y generar decisiones colectivas fiables e interpretables, en lugar de simplemente eliminar dichos conflictos.

Nengjun Zhu, Zhiyu Zhang, Shenghui Lan, Jian Cao, Siji Zhu2026-06-29
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Data Augmentation for Clinical Multilingual Information Extraction

Este artículo propone una estrategia de aumento de datos basada en el reemplazo de palabras vecinas mediante incrustaciones de palabras (word embeddings) que es computacionalmente eficiente, la cual mejora significativamente el Reconocimiento de Entidades Nombradas y ofrece ganancias modestas para la Vinculación de Entidades en cinco idiomas, abordando así el desafío de la limitada disponibilidad de texto clínico anotado en la informática de la salud multilingüe.

Rodrigo Gonçalves, Andre Lamurias2026-06-29✓ Author reviewed ⓘ
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UD-Quran: A Universal Dependencies Conversion of the Extended Quranic Treebank for Interoperable Quranic/Classical Arabic Parsing

Este artículo presenta UD-Quran, una conversión de la Extended Quranic Treebank a Universal Dependencies v2 que estandariza las anotaciones morfológicas y sintácticas en dos variantes interoperables (superficial y aumentada) para permitir un análisis sintáctico coránico consistente con las herramientas modernas de PLN, preservando al mismo tiempo la trazabilidad con el corpus original.

Aws Al Arabw, Ali A. Al-Arbo, Wasan Al-Nuaimi2026-06-29