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💻 ciencias de la computación

Novel Human-Machine Interface via a Robust Hand Gesture Recognition System Using a Channel-Pruned You Only Look Once Version 5 Model

Este artículo presenta un sistema robusto de reconocimiento de gestos manuales en tiempo real para interfaces humano-máquina que utiliza un modelo YOLOv5s con poda de canales y ajuste fino para lograr velocidades de detección elevadas que superan los 60 FPS y una precisión superior, permitiendo el control fluido de aplicaciones multimedia como VLC y Spotify.

Abir Sen, Rabi Shaw, Tapas Kumar Mishra, Ratnakar Dash2026-10-07
💻 ciencias de la computación

MobileNetV2-KAN: A Lightweight Nonlinear Network for Cross- Dataset Fruit Maturity Recognition

Este artículo presenta MobileNetV2-KAN+, una arquitectura ligera de 3,65 millones de parámetros que combina una estructura base MobileNetV2 con un clasificador de Red Kolmogorov-Arnold acotado para lograr un reconocimiento de la madurez de las frutas entre conjuntos de datos robusto y bien calibrado sin depender de pesos preentrenados o de grandes tamaños de modelo.

Zhengnan Caiᵃ, Yuelong Chenᵃ, YaXuan Huangᵃ, Ziqi Fanᵃ, Xiaodong Wangᵃ2026-10-07
💻 ciencias de la computación

ST-KEDA: Predictive Cost-Aware Autoscaling for Kubernetes Microservices via Spectral- Temporal Demand Forecasting

ST-KEDA es un marco de autoescalado predictivo y consciente del costo para microservicios de Kubernetes que integra la Descomposición de Modo Variacional y el pronóstico de LSTM cooperativo consciente de la topología con la estimación de costos en tiempo real para reducir significativamente los costos de infraestructura y la latencia de escalado, manteniendo al mismo tiempo un estricto cumplimiento de los SLA.

Kong FanYong, Fang-Fang Chua, Amy Hui-Lan Lim2026-10-07
💻 ciencias de la computación

Global Constraint-Based Causal Structure Learning with Streaming Features

Este artículo presenta FCI-SF, el primer algoritmo basado en restricciones y globalmente consistente para el aprendizaje de estructuras causales con características de flujo continuo, el cual actualiza eficientemente los grafos causales a medida que llegan nuevos datos, proporcionando simultáneamente garantías asintóticas formales y demostrando una precisión y velocidad superiores tanto en conjuntos de datos sintéticos como en datos del mundo real.

Jose M. De Miguel, Concha Bielza, Pedro Larrañaga2026-10-07
💻 ciencias de la computación

LipiNet: A Lite Robust Architecture with Scaffold-Injected Dense Residual Networks and Gated Capsule Routing for Devanagari Handwritten Character Recognition

El artículo presenta LipiNet, una arquitectura ligera y robusta para el reconocimiento de caracteres manuscritos en devanagari que aprovecha los conocimientos estructurales previos mediante redes residuales densas con inyección de andamiaje y enrutamiento de cápsulas con compuertas para lograr una precisión de vanguardia (99,75%) con solo 3,9 millones de parámetros.

Ranjit Raut, Aarav Subedi, Ashim Shrestha2026-10-07
💻 ciencias de la computación

Multilingual Trajectory Integrity in Legal Reasoning Across Nine Large Language Models: Justificatory Decoupling and Self-Audit Drift

Este estudio evalúa nueve modelos de lenguaje de gran tamaño a través de tareas de razonamiento jurídico multilingüe y revela que sus procesos de toma de decisiones son a menudo inestables, caracterizados por justificaciones inconsistentes, auditorías de autoevaluación poco fiables y una falta de coherencia semántica, desafiando así la validez de utilizar únicamente el acuerdo de decisiones como medida de la estabilidad del razonamiento.

Evans Tovar2026-10-07
💻 ciencias de la computación

Resource-Aware Evaluation and Hybrid Learning with Synthetic Network Traffic for Intrusion Detection in Edge and IoT Environments

Este artículo propone un marco de evaluación consciente de los recursos y un modelo de aprendizaje híbrido optimizado mediante procesos bayesianos que aprovecha el tráfico de red sintético generado por Autoencoders Variacionales Condicionales (CVAE) para entrenar eficazmente sistemas de detección de intrusiones para entornos de IoT y de borde con recursos limitados, demostrando un rendimiento y una eficiencia superiores en comparación con las GAN estándar y los modelos base de ensamble.

Neel Lapsiwala, Nishtha Srivastava, Tanmoy Hazra, Nitesh Funde2026-10-07
💻 ciencias de la computación

Robust RGB-IR Object Detection under Missing-Modality Conditions via Complementary Feature Restoration and Cross-Modal Fusion

Este artículo propone un marco de detección de objetos RGB-IR robusto que presenta el Mantenimiento de Características Complementarias y un Transformer transmodal mejorado para restaurar eficazmente la información de la modalidad faltante y mejorar la fusión transmodal, manteniendo así un alto rendimiento de detección tanto en condiciones de modalidad completa como de modalidad faltante.

Zhen-Yu Wu, Chen-Hsiang Chien, Chia-Hui Liu2026-10-07
💻 ciencias de la computación

Prediction-Uncertainty-Aware Adaptive Dual-Timescale Multi- Agent Resource Orchestration for Integrated Energy Lakehouses

Este artículo propone un marco de orquestación de recursos multiagente de doble escala temporal adaptativo y consciente de la incertidumbre de predicción para lagos de energía integrados que aprovecha un algoritmo MAPPO mejorado por la incertidumbre para optimizar conjuntamente la utilización de energía renovable, la latencia del servicio y las emisiones de carbono, al tiempo que aborda las complejidades únicas del cómputo, almacenamiento y recursos energéticos heterogéneos.

Yue Tian, Xinping Miao, Yang Wu, Ruoyan Dong2026-10-07
💻 ciencias de la computación

Validation-set-constrained three-path prediction-score fusion for in-hospital mortality at 24 hours after ICU admission: internal evaluation and a cross-database transportability stress test

Este estudio presenta un marco de fusión de tres vías constreñido por un conjunto de validación para la predicción de la mortalidad intrahospitalaria a 24 horas que demuestra mejoras consistentes en el rendimiento interno y robustez ante cambios en los sistemas de HCE, pero revela limitaciones significativas en la transportabilidad entre bases de datos hacia el conjunto de datos eICU, donde los pesos de fusión derivados de la fuente no logran adaptarse a las características de los datos del nuevo entorno.

Zijun Peng, Jian Ma2026-10-07