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💻 ciencias de la computación

Transfer-Learned DeepLabV3+ Semantic Segmentation for Pixel-Level Image Forgery Localisation

Este artículo presenta un modelo DeepLabV3+ con aprendizaje por transferencia que logra la localización de falsificación de imágenes a nivel de píxel con precisión y exhaustividad de vanguardia, aunque su rendimiento excepcional se atribuye en gran medida a una fuga de datos significativa donde casi todos los fotogramas de prueba son duplicados cercanos del conjunto de entrenamiento.

Abhishek Thakur, Chin-Shiuh Shieh, Vishal Jain2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Quantum Computing and Artificial Intelligence: Current Applications, Challenges, and Future Prospects

Este artículo proporciona un análisis profundo de la convergencia de la computación cuántica y la inteligencia artificial al definir la motivación para su integración, describir marcos algorítmicos clave como los VQA y el HHL, examinar las aplicaciones actuales en diversas industrias y discutir los desafíos y las perspectivas futuras del aprendizaje automático cuántico.

Achraf Abdelghafour Zemate, Ismail El Gaabouri, Moulay Brahim Sedra2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Verifiable Provenance for AI Judicial Decision Support Using Transparency Logs and Citation Entailment

El artículo presenta VADP, una arquitectura auditable para el apoyo a la toma de decisiones judiciales por IA que integra el control de acceso de Confianza Cero, la inferencia de lenguaje natural y los registros de transparencia para crear contratos verificables que aseguren la custodia de la evidencia y la explicabilidad, al tiempo que demuestra empíricamente altas tasas de defensa contra la inyección de instrucciones y la manipulación junto con mejoras de rendimiento significativas pero dependientes de la jurisdicción, y reconoce las limitaciones respecto a la generalización transjurisdiccional y la solidez criptográfica no verificada.

Aditya Mandloi, Anushka Yadav2026-10-30
💻 ciencias de la computación

EEG-Conformer for EEG Decoding: A Participant-Wise Evaluation and Ablation Study Across Three Datasets

Este estudio demuestra que las supuestas ventajas de la arquitectura EEG-Conformer y de configuraciones de canales específicas son a menudo inestables y sensibles a las elecciones del diseño experimental, ya que la validación cruzada repetida y las rigurosas pruebas de ablación a través de tres conjuntos de datos revelan que los hallazgos iniciales de división única pueden representar erróneamente la magnitud real o incluso la dirección de efectos de rendimiento pequeños.

Ha Rang Cho, Woong Sik Kim2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Adaptive Multi-paradigm Metaheuristic Optimization for Blockchain Scalability: A Comparative Evaluation of Transaction Latency and Throughput

Este artículo propone y evalúa el algoritmo de Optimización Metaheurística Adaptativa Multiparadigma (MAMO), demostrando mediante simulaciones comparativas que supera significativamente al Algoritmo de Optimización de la Serpiente (SOA) en la reducción de la latencia de transacción y el aumento del rendimiento a través de diversas cargas de trabajo de blockchain.

Aminu Shawwal Adam, Muhammad Sirajo Aliyu, Abubakar Muhammad Miyim, Farouk Lawan Gambo, Abdullahi Aminu Sumaila2026-10-30
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Port-Range Rule Management and Matching-Path Measurement for eBPF-Based Network Functions

Este artículo propone una optimización ligera para la función de red basada en eBPF, ZFW, que reordena las reglas de rangos de puertos según sus límites inferiores e implementa la terminación temprana en el camino de datos, reduciendo significativamente los pasos de escaneo y la latencia, al tiempo que mejora la predictibilidad del procesamiento de reglas.

Bo Xie2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Integrating Social Network Analysis and Topic Modeling in Social Media Research: A Systematic Literature Review of Open-Access Scopus Studies (2016-2026)

Esta revisión sistemática de la literatura de 194 estudios de acceso abierto de Scopus de 2016 a 2026 revela que, si bien la integración del análisis de redes sociales y el modelado de temas en la investigación de las redes sociales está creciendo rápidamente y se centra predominantemente en la salud y la política a través de Twitter, las aplicaciones actuales siguen siendo en gran medida superficiales y paralelas, lo que lleva al autor a proponer una taxonomía, un modelo de investigación y una agenda integrales para avanzar en la profundidad metodológica y los estándares de validación.

Dwi Jaya Saputra2026-10-30
💻 ciencias de la computación

Enhancing Urban Air Quality Forecasting: A Comparative Study of Machine Learning Models

Este estudio demuestra que un modelo de ensamble que combina Random Forest y Extra Trees supera a los algoritmos de aprendizaje automático individuales en la previsión precisa de los niveles de calidad del aire en las principales ciudades de la India, ofreciendo una herramienta fiable para que los responsables de la formulación de políticas mejoren las estrategias de salud pública y medioambientales.

seyed matin malakouti2026-10-30
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Mind the Gap: Explicit Cross-Benchmark Calibrations for Estimating Missing LLM Evaluation Scores

El artículo presenta "benchgap", un flujo de trabajo que estima las puntuaciones de evaluación de modelos de lenguaje de gran tamaño faltantes mediante la calibración explícita de los benchmarks dentro de grupos de capacidades utilizando el ajuste de curvas monótonas y mapeos multivariantes, logrando tasas de error significativamente más bajas que los modelos base de completación de matrices al tiempo que cuantifica las discrepancias en la configuración de la evaluación conocidas como el "harness tax".

Patrik P. Süli, György Eigner, Roland Hollós2026-10-30
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Beyond Keywords: Intent-Aware Message Routing for Gmail and Slack Using Large Language Models

Este artículo presenta el diseño, la implementación y la evaluación preliminar de un sistema inteligente de enrutamiento de mensajes para Gmail y Slack que aprovecha el modelo LLaMA 3.1 a través de Groq para realizar una clasificación de intención semántica, permitiendo a los usuarios definir reglas de enrutamiento en lenguaje natural y superando significativamente a los filtros tradicionales basados en palabras clave en un estudio de viabilidad.

Ijegwa Acheme, Emmanuella Amukwuo, Ayodeji Makinde, Shangbum Faveren, Chukwuka Obionwu2026-10-30