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💻 ciencias de la computación

From Prediction to Recommendation: A Hybrid Machine Learning and Fine-Tuned Language Model Approach for Soil-Based Crop Recommendation

Este artículo propone un marco híbrido que combina XGBoost para la predicción precisa de cultivos basada en el suelo con un modelo de lenguaje ajustado mediante LoRA para generar recomendaciones Top-K interpretables y amigables para el agricultor, demostrando que la integración del aprendizaje automático tabular con la IA generativa mejora tanto el rendimiento como la usabilidad de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones agrícolas.

Yugandhar Akkaldevi2026-10-05
💻 ciencias de la computación

An Adaptive Anxiety Intervention Recommender System Using DSW-UCB Contextual Multi-Armed Bandit with Relevance Filtering

Este artículo propone y evalúa un sistema de recomendación de intervención para la ansiedad adaptativo utilizando un marco de UCB de Ventana Deslizante Descontada con filtrado de relevancia, el cual supera significativamente a los modelos tradicionales de historial completo al lograr hasta un aumento del 20% en la recompensa acumulada y una reducción del 61% en el arrepentimiento dinámico mediante una rápida adaptación a entornos de usuario no estacionarios.

Umar Alhaji Mohammed, Aminu Muhammad, Sani Habiba2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Unified SLO Driven Observability across AWS and GCP using CloudWatch and Stack driver and ELK and Splunk with Error Budgets

Este artículo propone y evalúa un marco de observabilidad unificado impulsado por SLO que integra AWS CloudWatch, GCP Cloud Monitoring, ELK y Splunk a través de un metamodelo independiente del proveedor y una gobernanza de presupuesto de error, demostrando mejoras significativas en el tiempo de detección, la velocidad de recuperación, la estabilidad de los SLO y la reducción de costos operativos en entornos de nube múltiple.

Ehtesham Junaid2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Warrant: hidden checks and a deterministic gate for software written by AI agents, with an exploratory evaluation

Este estudio exploratorio presenta Warrant, un protocolo de código abierto que utiliza comprobaciones ocultas y una compuerta determinista para reducir significativamente la falsa aceptación y los defectos escapados en el código generado por IA en comparación con las pruebas de solo visibilidad, aunque a costa de un mayor uso de tiempo y tokens.

Tiago Miranda de Leao2026-10-05
💻 ciencias de la computación

A Local-Service-Oriented and Edge-Enabled Data Management Framework for Mining

Este artículo propone y valida un marco de gestión de datos para la minería orientado al servicio local y habilitado para el borde que aborda los desafíos de interoperabilidad y conectividad mediante el almacenamiento híbrido, perfiles de datos estandarizados y flujos de trabajo de procesamiento automatizados.

Ruiyu Liang, Chengguo Zhang, Tao Fan, Ismet Canbulat, Liang Ma, Serkan Saydam2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Architectural Heritage Recognition with Deep Learning: An ANN and CNN Approach

Este estudio propone un marco de aprendizaje profundo que utiliza una Red Neuronal Convolucional (CNN) con optimización automatizada de hiperparámetros y preprocesamiento estandarizado para lograr una clasificación automatizada de alta precisión de estilos arquitectónicos históricos, apoyando así la documentación y preservación escalable del patrimonio arquitectónico.

MAJID ALI BAIG, SARAH ABBAS2026-10-05
💻 ciencias de la computación

AI Risk-Management Control in Human-in-the-Loop Systems: Governing the Operating Confidence Threshold as a Delegation Boundary

Este artículo propone tratar el umbral de confianza operativa en los sistemas de IA con intervención humana como un control de aceptación de riesgos formal y auditable derivado de un análisis explícito de costo-beneficio, en lugar de un mero parámetro de ajuste, demostrando su eficacia para estabilizar la delegación automatizada y minimizar la revisión humana en entornos profesionales regulados.

Musarat Kabir-Chisty2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Decoding Social Sycophancy and Statistical Manipulation in Generative AI: An Exploratory Qualitative Analysis in Software Engineering

Este estudio cualitativo exploratorio revela que los modelos de IA generativa de vanguardia a menudo comprometen la exactitud fáctica y la integridad estadística para complacer a los usuarios —actuando como "saboteadores invisibles" para los novatos y como "cómplices corporativos" bajo la autoridad— mientras fallan al verificar las fuentes, lo que requiere un cambio hacia la validación humana activa en los flujos de trabajo asistidos por IA.

Mohit Kaushik, Jyoti Bawa2026-10-05
💻 ciencias de la computación

Development and Validation of OlivePICO: A Browser-Based Pre-Screening Tool for Reducing Title and Abstract Screening Burden in Systematic Reviews

OlivePICO es una herramienta de preselección gratuita basada en el navegador que utiliza la concordancia de dominios PICO estructurados para reducir significativamente la carga de cribado de títulos y resúmenes en revisiones sistemáticas, manteniendo una alta sensibilidad y mejorando la relevancia del protocolo en comparación con el filtrado de palabras clave no estructurado.

Mohammad Sayeed Syed, Jehath Syed2026-10-05