💻 Category

cs

2363 artículos

💻 computer science

Auditing Curriculum-Order Representations in Educational AI: Held-Out Metadata-Transition Prediction in Synthetic and Oak Corpora

Este artículo audita sistemas de IA educativa utilizando modelos de lenguaje a nivel de caracteres y encuentra que, si bien pueden predecir con éxito transiciones curriculares no vistas en conjuntos de datos sintéticos y del mundo real, esta capacidad proviene de la explotación de la factorización explícita de metadatos en lugar de la comprensión semántica del contenido de la lección.

Tomoki Saka2026-08-10
💻 computer science

Integrating Triaxial IMU Sensors and Ensemble Learning for Effective Parkinson Disease Severity Classification

Este artículo propone un sistema de clasificación de la gravedad de la enfermedad de Parkinson no invasivo utilizando datos de sensores IMU triaxiales y aprendizaje por conjunto, demostrando que el modelo LightGBM supera a otros algoritmos de aprendizaje automático con una precisión de aproximadamente el 97%.

Rehan Khan, Muhammad Junaid Asif, Rana Fayyaz Ahmad2026-08-10
💻 computer science

A Comprehensive Study of Supervised Machine Learning Models for Zero-Day Attack Detection: Analyzing Performance on Imbalanced Data

Este estudio evalúa cinco modelos de aprendizaje automático supervisado para la detección de ataques de día cero en datos desbalanceados, seleccionando finalmente a XGBoost como la solución óptima debido a su equilibrio superior entre alta precisión y tiempo de procesamiento rápido en comparación con el más preciso pero más lento Random Forest.

Zahra Lotfi, Mostafa Lotfi2026-08-10
💻 computer science

Predicting Case Processing Duration in Kenyan Magistrate Courts: A Three-Stage Machine Learning Pipeline for Proactive Backlog Management

Este estudio introduce un flujo de trabajo de aprendizaje automático de tres etapas, validado en más de 670.000 casos de tribunales de magistrados kenianos, el cual utiliza modelos LightGBM y CatBoost para predecir las duraciones del procesamiento de casos y clasificar las resoluciones en el mismo día, permitiendo así una gestión proactiva de la acumulación de casos mediante un esquema de riesgo derivado empíricamente y una aplicación web implementada.

Anuary Mulombi, Fidelis Mukudi, Anthony Mile2026-08-10
💻 computer science

Cross-Domain Transfer Learning for Brain Tumor Classification Under Limited MRI Data Regimes: A Fraction-Resolved Benchmark with Explicit Statistical and Methodological Caveats

Este estudio demuestra que una EfficientNet-B0 preentrenada con ImageNet supera significativamente la inicialización aleatoria para la clasificación de resonancias magnéticas de tumores cerebrales de cuatro clases únicamente bajo una escasez extrema de datos (5 % de 5.600 imágenes), al tiempo que destaca limitaciones críticas como la posible fuga de datos a nivel de paciente y la falta de significancia estadística de los beneficios del aprendizaje por transferencia en fracciones de datos mayores, argumentando finalmente en contra del despliegue autónomo sin una validación más rigurosa.

Nakib Uddin Ahmed, Azizur Rahman, Mehjabin Ferdous, Md. Shahadat Hossain, Kadirur Rahman Chowdhury, Akhlak Uz Zaman Ashi (…)2026-08-10
💻 computer science

Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Five-Class Sleep Stage Classification Using PPG Signals

Este estudio demuestra que un modelo de Random Forest que utiliza características combinadas de PPG e intervalos entre latidos puede lograr una clasificación de las etapas del sueño de cinco clases, precisa, interpretable y computacionalmente eficiente, a partir de señales de PPG de dispositivos portátiles, ofreciendo una alternativa viable a los enfoques de aprendizaje profundo que requieren muchos recursos.

Rafael Martins, Rita Ribeiro, Hugo Pereira, Vasco Silva, Alberto Freitas, Rute Almeida, Goreti Marreiros, Luís Conceição2026-08-10
💻 computer science

BMTransUNet: Boundary-Aware Gated Multimodal Transformer for Remote Sensing Semantic Segmentation

El artículo propone BMTransUNet, una U-Net de Transformer multimodal con compuerta y consciente de los límites que integra datos RGB y DSM mediante fusión adaptativa, modelado de contexto basado en Vision Transformer y conexiones de salto mejoradas por bordes para lograr una precisión de segmentación semántica superior en imágenes de teledetección.

Xiaona Peng, Chengyun Liu, Yaping Zhao, Zhenyan Wang, Zhong Chen, Zhenxue Chen2026-08-10
💻 computer science

Scene-aware Transformer encoder with Multi Instance Learning-guided Attention Mechanism for Anomaly Detection in Video Surveillance

Este artículo propone el marco STAM, el cual integra el aprendizaje contrastivo para incrustaciones conscientes de la escena con un codificador transformer guiado por la atención de Aprendizaje de Multi-Instancia, para abordar eficazmente las limitaciones contextuales y temporales en la detección de anomalías en video y lograr una precisión superior en conjuntos de datos de referencia.

Rifa Nizam Khan, Mohd. Amjad2026-08-10