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💻 ciencias de la computación

Which papyrus HTR is good enough? Character-error-rate tolerance of four papyrological tasks on Greek texts

Este estudio establece umbrales específicos de la tasa de error de caracteres para cuatro tareas papilológicas en textos griegos, demostrando que, si bien los requisitos de precisión varían según la tarea (oscilando entre el 3% y el 20%), el reentrenamiento de los modelos con datos ruidosos mitiga significativamente la degradación del rendimiento y hace que los sistemas de HTR imperfectos sean prácticamente útiles.

Anton Repushko, Elena Chepel2026-10-04
💻 ciencias de la computación

No Humans! Autonomous Development and Execution of a Forensic 3D Workflow by a General-Purpose AI Agent

Este estudio demuestra que un agente de IA de propósito general puede desarrollar y ejecutar de manera autónoma un flujo de trabajo complejo de reconstrucción de estatura 3D forense, desde los datos brutos hasta el informe final, logrando una precisión parcial pero resaltando que la completitud técnica no garantiza resultados científicamente correctos sin una rigurosa validación humana.

Dominik Haenni, Lars Christian Ebert, Constantin Lux, Erika Dobler2026-10-04
💻 ciencias de la computación

The Deferral Frontier: Deferral-Rule Geometry, Not Multidimensional Reliability, Explains Selective-Prediction Gains in Clinical AI

Este artículo demuestra que un marco de predicción selectiva con compuerta de fiabilidad multidimensional, el cual incorpora factores como la suficiencia de los datos y la familiaridad de la distribución más allá de la simple confianza del modelo, supera significativamente al diferimiento convencional basado en la confianza al identificar subgrupos de pacientes de alto riesgo diferenciados y reducir sustancialmente el número de casos que requieren revisión humana en la IA clínica.

Yunguo Yu2026-10-02
💻 ciencias de la computación

A Relative Probabilistic Density Weighted Granular-Ball Twin Support Vector Machine for Robust Classification

Este artículo propone RPDLDGBTWSVM, un método de clasificación robusto que mejora las Máquinas de Vectores de Soporte Gemelos mediante la generación de bolas granulares a partir de muestras reales de alta densidad y la aplicación de una ponderación de densidad probabilística relativa basada en KLIEP al nivel del centro de la bola granular para mejorar la precisión y la eficiencia en conjuntos de datos complejos.

Yuxin Qiu, Peiai Zhang, Duxin Deng, Xiaowei Cheng, Zhisheng Li2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Leakage-Resistant and Uncertainty-Aware Machine Learning for Carrier-Grade Router Power Prediction Using Real Traffic Telemetry

Este estudio desarrolla modelos de aprendizaje automático resistentes a fugas y conscientes de la incertidumbre utilizando telemetría de tráfico real para predecir con precisión el consumo de energía de routers de grado de operador, logrando una alta precisión con enfoques ligeros y específicos para cada router que son adecuados para aplicaciones de Gemelo Digital de Red y redes verdes de toque cero.

Clinton Amponsah, Kyiewu Bernard, Linda Bessa-Simmons2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts

Este estudio evalúa la capacidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño para identificar y evaluar vacíos legislativos en textos jurídicos árabes, encontrando que, si bien detectan eficazmente las omisiones y generan argumentos, determinar la significación constitucional de tales vacíos requiere del juicio jurídico humano para distinguir entre defectos reales y elecciones legislativas intencionales.

Sahar Al-Atawi2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Bibliographic Exploration Methodologies to Support Systematic and Scoping Reviews

Este artículo propone y demuestra un marco replicable que aprovecha las técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural y aprendizaje automático para analizar corpus bibliográficos, asistiendo así a los investigadores en la formulación de preguntas de investigación, la identificación de brechas temáticas y el perfeccionamiento de estrategias de búsqueda antes de realizar revisiones sistemáticas o de alcance formales.

Joyce Maia, Yan Nonato Cattani, João Gabriel Santos de Paula Silva, Dayana Lilibeth Veliz Sánchez, Monica Yukie Kuwahara2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Dissecting Detection: Feature-Class Ablation and a Deployment-Aware Evaluation Metric for Static PE Malware Classifiers

Este artículo evalúa clasificadores estáticos de malware PE en el conjunto de datos de Kaggle sobre malware de Windows mediante una ablación controlada de características estructurales/de sección y de importación/API, demostrando que el Gradient Boosting logra un rendimiento y una eficiencia de despliegue superiores, al tiempo que destaca el valor complementario de los grupos de características a través de una novedosa métrica sensible a la latencia.

Fahad Hafeez2026-10-01
💻 ciencias de la computación

Causal Local States: Scalable Simultaneous Causal Network Inference and Forecasting for Dynamical Systems

Este artículo presenta los Estados Locales Causales (CLS, por sus siglas en inglés), un marco escalable que infiere simultáneamente redes de interacción causal heterogéneas y pronostica sistemas dinámicos mediante la selección independiente de vecindarios predictivos óptimos para cada nodo, logrando así una reconstrucción de red de alta fidelidad y una precisión de predicción comparable a la de modelos con estructuras de verdad fundamental conocidas.

Jonas Braun, Fabian Fischbach, Daniel Köglmayr, Sebastian Baur, Christoph Räth2026-10-01