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💻 ciencias de la computación

RGDRec: Reliability-Guided Social Graph Denoising for Recommendation

El artículo propone RGDRec, un marco de recomendación social que mitiga el impacto negativo de las conexiones sociales ruidosas mediante la estimación de la fiabilidad de la relación para guiar la eliminación estocástica de ruido en grafos y el empleo de aprendizaje contrastivo entre dominios para alinear las representaciones sociales y de interacción, mejorando así el rendimiento y la robustez de la recomendación.

Xin Zhao, Jian-Hong Wang, XiangRong Liu2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Anomaly Detection under Class Imbalance: A Survey of Methods, Evaluation Pitfalls, and Open Challenges

Esta encuesta sintetiza sistemáticamente metodologías de datos, algoritmos, generativas y de autoaprendizaje supervisado para la detección de anomalías bajo un desequilibrio extremo de clases en cinco sectores de alto riesgo, al tiempo que expone críticamente los fallos de evaluación y esboza los desafíos clave para guiar la investigación futura.

Muhammad Jabir Khan2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Lightweight Deep Learning for Mobile Dog Breed Identification: A Mobile-Focused Comparison

Este estudio evalúa cuatro modelos de aprendizaje profundo para la identificación móvil de razas de perros e identifica a MobileNetV2 como la opción óptima, logrando un equilibrio entre la precisión de clasificación, la velocidad de inferencia y el tamaño del modelo, al tiempo que demuestra con éxito su implementación en tiempo real en una aplicación Android sin conexión.

Alireza Zaeri, Fatemeh Sabourinia, Vahid Abolghasemi2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Part-Coverage and Faithfulness Decouple in ViT Token Pruning for Fine-Grained Visual Categorization

Este artículo introduce el marco MIDAS para demostrar que en los Vision Transformers pequeños para la categorización visual de grano fino, las estrategias de poda de tokens optimizadas para la cobertura de partes (preservar detalles del objeto) y la fidelidad (explicar las decisiones del clasificador) se desacoplan fundamentalmente, lo que significa que las mejoras en una métrica no garantizan mejoras en la otra.

Richard Adusei, Kwabena Owusu-Agyeman, Eric Opuku Osei, Michael Asante2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Executable Chain-of-Thought Symbolic Regression with Large Language Models for Automated Physical Discovery

Este artículo presenta \ours, un marco de trabajo portador de verificación que transforma la regresión simbólica basada en modelos de lenguaje de gran tamaño en un proceso riguroso mediante la ejecución del razonamiento de cadena de pensamiento como un Grafo de Derivación Simbólica tipado, imponiendo restricciones estrictas y señales de verificación suaves para producir leyes físicas compactas y verificables por máquinas con trazas de derivación ejecutables.

Lingyi Li2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Robust Multi-Sensor Fusion via Memristive Deep Reservoir Computing With Differential-Pair Fault Tolerance

Este artículo propone un marco de fusión multisensorial robusto para sistemas autónomos que aprovecha la codificación de par diferencial y una estrategia de tolerancia a fallos de tres niveles para mitigar los defectos de hardware de los memristores, superando significativamente a los métodos existentes en precisión bajo altas tasas de falla, al tiempo que permite un despliegue eficiente en el borde en tiempo real.

Zhiwei Zhong, Bin Fang2026-10-08
💻 ciencias de la computación

A Multi-Agent Framework for Diagnosis and Plan Repair in Knowledge Graph Question Answering

Este artículo propone TRACE, un marco de agentes múltiples que mejora la Respuesta a Preguntas sobre Grafos de Conocimiento mediante el diagnóstico y la reparación dinámica de los planes de razonamiento de los LLM a través de la recuperación y verificación de evidencia dirigida, mitigando así las alucinaciones y mejorando la precisión respecto a los enfoques estáticos existentes.

Xiaohong Yu, Shunzhi Wang, Jun Wu, Jijun Zhu2026-10-08
💻 ciencias de la computación

LAC-Net: A Lightweight Attention and Category-Aware Reweighting Network for Steel Surface Defect Detection

LAC-Net mejora la detección de defectos en superficies de acero al integrar un módulo de atención ligero y una estrategia de reponderación consciente de la categoría en YOLOv11, logrando un rendimiento superior en el conjunto de datos de cola larga GC10-DET mediante un mejor manejo de defectos tenues y del desequilibrio de clases, aunque su efectividad varía dependiendo de la distribución de datos específica.

Jianyong Zhao, Zigao Wu2026-10-08
💻 ciencias de la computación

A Multi-Agent Large Language Model Framework for Autonomous Web Application Penetration Testing

Este artículo presenta ARES, un marco de trabajo multiagente autónomo que integra Modelos de Lenguaje de Gran Escala ajustados y aprendizaje por refuerzo para superar a las herramientas tradicionales en el descubrimiento de vulnerabilidades complejas en aplicaciones web mediante un red-teaming adaptativo y ético.

Tapasvi Madhak, Vidhi Desai, Shubham Bholwankar, Jeet Moradiya, Anand Singh Rajput, Mehulkumar Dalwadi2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Quantum Game-Theoretic Optimization with Ramanujan-Inspired Regularization for AI-Driven Supply Chain Resilience

Este artículo propone y valida un marco integrado que combina la teoría de juegos cuánticos de Eisert–Wilkens–Lewenstein, la optimización QAOA mejorada por regularización inspirada en Ramanujan y el aprendizaje por refuerzo multiagente modulado por Rogers–Ramanujan para mejorar significativamente la resiliencia de la cadena de suministro y los pagos de equilibrio en comparación con los enfoques clásicos.

Palanivel R2026-10-08