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💻 ciencias de la computación

SENTINEL-GNSS: Proactive Multi-Horizon Classification of GNSS Signal Degradation Using a Transformer-LSTM Network

SENTINEL-GNSS es una red Transformer-LSTM que clasifica proactivamente la degradación de la señal GNSS con 5, 15 y 30 segundos de antelación con alta precisión y baja latencia, superando significativamente a las líneas base existentes tanto en evaluaciones de dominio interno como zero-shot para proporcionar advertencias avanzadas accionables para la integridad de la navegación autónoma.

Joel Segun Ojerinde, Ibrahim Ishola Mustapha, Joshua Oluwaseun Ogunlade, Claudine Ingeriyinkindi, Md Harun Or Rashid, Wa (…)2026-10-08
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Drift-Aware Governance-as-Code for Agentic Cloud Operations: Formalizing State Certifiability and Testing Dynamic Authority Control in an AWS Testbed

Este artículo introduce y valida Drift-Aware Governance-as-Code (DAGA), un modelo de control de autoridad en tiempo de ejecución que reduce significamente las violaciones de políticas en operaciones de la nube agénticas al certificar dinámicamente el estado de la infraestructura y aplicar umbrales de bloqueo cuando la divergencia observada excede los límites de confianza definidos, sin obstaculizar indebidamente las acciones de recuperación necesarias.

Albert Adusei Brobbey, Jin Lang, Brandon Taylor, Nasr Omar2026-10-08
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Automating the Open Data Maturity Index with a Multi-Agent LLM System

Esta disertación presenta un sistema de LLM multiagente que automatiza la evaluación del Índice de Madurez de Datos Abiertos al alcanzar una precisión del 70,1% frente a las respuestas oficiales de 2025 mediante un flujo de trabajo colaborativo de investigación, verificación y adjudicación, al tiempo que destaca la necesidad de reformular el cuestionario para priorizar la evidencia localizable sobre las prácticas autodeclaradas para superar las limitaciones de los datos de la web abierta.

Benjamin Bream, Johanna Walker2026-10-08
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QIADE: A Quantum-Inspired Adaptive Differential Evolution Framework with Elite Memory for Combinatorial Optimization

Este artículo presenta QIADE, un marco de Evolución Diferencial adaptativa de inspiración cuántica mejorado con memoria de élite y refinamiento local, el cual demuestra un rendimiento superior sobre los algoritmos DE y PSO estándar al resolver instancias del Problema del Viajante mediante el equilibrio efectivo entre la exploración y la explotación.

Hanadi Alshawabkah, Tahani Al Shawabkeh2026-10-08
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Adaptive Reliability-Aware Reasoning for Large Language Model Agents

Este artículo propone la Inferencia Adaptativa Consciente de Fallos (FAAI, por sus siglas en inglés), un marco de trabajo que mejora la fiabilidad de los agentes de LLM de largo horizonte mediante la activación selectiva de razonamiento adicional solo para acciones riesgosas basándose en señales de fallos históricos, mejorando así el éxito de la ejecución y la eficiencia en comparación con las estrategias uniformes de inferencia.

Youla Yang2026-10-08
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Multi-class quantum k-nearest-neighbour classification in a single quantum circuit

Este artículo presenta un novedoso circuito cuántico, totalmente implementable, para la clasificación de k-vecinos más cercanos multiclase que elimina la dependencia de primitivas hipotéticas como la memoria RAM cuántica o los oráculos mediante el uso de superposición, una red de mariposa de compuertas SWAP controladas y un análisis de fidelidad geométrica para lograr comparaciones precisas de ejecución única con costos operativos explícitamente declarados.

Razieh Abdolahi, M. Reza Soleymani, Walaa Hamouda2026-10-08
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A Multi-Stage Optimized Framework for Fundus Image Classification in Diabetic Retinopathy

Este artículo propone un marco optimizado de múltiples etapas para la detección de la retinopatía diabética que integra la Optimización de Lobo Gris Mejorada para la mejora de imágenes, el Algoritmo de Optimización de Ballenas Mejorado para la segmentación de lesiones, la Colonia de Abejas Artificiales Mejorada para la selección de características y una Máquina de Vectores de Soporte Difusa Mejorada para la clasificación, logrando una precisión superior del 98,55 % y un rendimiento estadísticamente significativo en todas las etapas de procesamiento.

Usharani Bhimavarapu, K Rama Krishnaiah, J. Sivavara Prasad, Sk Hasane Ahammad, Mustafa SirElkhatim, Wallaaldin Eltayeb2026-10-08
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Mitigating Feature Entanglement and Imbalance in Driving Style Classification via Physically Isolated Hierarchical Transformers

Este artículo propone el Transformer Jerárquico Aislado (IHT, por sus siglas en inglés), una arquitectura novedosa que mitiga el entrelazamiento de características y el desequilibrio de clases en la clasificación de estilos de conducción mediante la imposición de mecanismos de atención físicamente aislados y la integración de la Pérdida Contrastiva Supervisada, logrando así un rendimiento de vanguardia en datos reales de bus CAN.

Bingheng Wu, Bin Cai, Ruyi Tang, Dafei Huang2026-10-08
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Lightweight Feature-Adaptive Chaotic ImageEncryption Framework via Unsupervised Statistical Feature Learning and Cryptographic Keystream Enhancement

Este artículo propone un marco de cifrado de imágenes ligero y no supervisado que utiliza características estadísticas derivadas de PCA para modular adaptativamente los parámetros de los mapas caóticos y mejorar las secuencias de clave mediante hashing criptográfico, logrando una protección adaptativa al contenido con alta eficiencia computacional e interpretabilidad para aplicaciones con recursos limitados.

Shima Maniyath, Leena Kunnath2026-10-08
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Large-Scale classification of roasted coffee bean varieties using deep learning and machine learning methods

Este estudio presenta un marco de clasificación a gran escala para granos de café tostado utilizando un conjunto de datos recién creado de 8.417 imágenes, demostrando que los modelos de aprendizaje profundo, particularmente EfficientNet-B0, logran una precisión casi perfecta (99,86 %) al distinguir cuatro variedades principales y ocho subtipos de Arábica, superando a los enfoques tradicionales de aprendizaje automático e híbridos.

Emrah Cenk Hastürk, Emre Sümer2026-10-08