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💻 ciencias de la computación

Beyond DNA: An Explainable AI-Driven Multimodal Framework for Long-Term Missing Person Identification: A Systematic Review and Conceptual Model

Este artículo propone y evalúa un novedoso marco multimodal impulsado por IA explicable que integra diversas fuentes de evidencia forense para mejorar la precisión, la interpretabilidad y la rendición de cuentas de la identificación de personas desaparecidas a largo plazo en comparación con los métodos tradicionales de una sola fuente.

Navtika Singh Nautiyal, Aakansha Mishra, Siddharth Kumar Bansal, Raman Pal2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Calibrated evidence fusion recovers local reading order in 4,251 excavated Chu bamboo slips

Este artículo introduce un método de fusión de múltiples evidencias calibrado, que incorpora una novedosa puntuación de unión de modelo de lenguaje, para clasificar objetivamente los candidatos vecinos para el reensamblaje de fragmentos de bambú de Chu, superando significativamente al azar en textos continuos mientras demuestra que el ordenamiento completo aún requiere numeración física.

Weishan Yang, Jie Yang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Enhancing Biometric Security through the Integration of Quantum and Soft Computing Approaches

Esta investigación propone un marco de seguridad biométrica híbrido que integra la Distribución de Claves Cuánticas para una comunicación segura y Redes Neuronales Cuánticas con técnicas de computación suave para un análisis de características mejorado, logrando una precisión de reconocimiento del 99,5% con bajas tasas de error, al tiempo que demuestra escalabilidad y robustez contra condiciones adversas.

Anurag Rana2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Pedestrian Crossing Intention Prediction via Semantic Motion Representation and Cognitive Interaction Modeling

Este artículo propone PsyMIND, un marco interpretable para la predicción temprana de la intención de cruce de peatones que integra representaciones de movimiento semántico informadas por la psicología, pistas contextuales y modelado de interacción cognitiva para mejorar la seguridad y la fiabilidad de las decisiones de la conducción autónoma.

Yuemei Xi, Regan Thomas Potangaroa, Kelvin Xi ZUO, Chenchen Song, Wensheng Zhang, Kun Liu, Yan Yang2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Trust in LLM-Supported Engineering Work: The Role of Downstream Dependency

Este estudio de caso cualitativo introduce el concepto de "dependencia aguas abajo" para explicar cómo los ingenieros en el desarrollo de robótica juzgan los resultados generados por LLM no por su calidad aislada, sino por su inspeccionabilidad, controlabilidad y reversibilidad dentro de flujos de trabajo de múltiples etapas, desplazando así la investigación sobre la confianza desde la verificación de resultados hacia la gestión sociotécnica a nivel de flujo de trabajo.

Madura Herath, Adam Palmquist2026-09-29
💻 ciencias de la computación

JailBreakGuard: Defeating Jailbreak Attacks via Dynamic Prompt Perturbation

JailBreakGuard es un marco de defensa dinámico y rentable que mitiga diversos ataques de jailbreak en modelos de lenguaje extensos mediante el empleo de un mecanismo basado en la perplejidad para aplicar selectivamente perturbaciones de prompts a nivel de carácter o de oración, logrando una reducción significativa en las tasas de éxito de ataque con un impacto mínimo en el rendimiento de las consultas benignas.

Jun Yuan, Ziang Ruan, Liangguo Chen, Shuyu Jiang, Rui Tang, Hao Ren2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Dynamic Visual SLAM: Collaborative Optimization of Lightweight Segmentation and Adaptive Cauchy Kernel

Este artículo propone un sistema de SLAM visual dinámico que mejora la precisión de la localización en entornos interiores complejos mediante la integración de un YOLOv8-seg ligero y optimizado para la segmentación precisa de objetos dinámicos en el frontend con un Núcleo de Cauchy Generalizado Adaptativo para la supresión robusta de valores atípicos residuales en el backend, logrando una reducción significativa del error en comparación con los métodos de vanguardia.

Shulei Ni, Dan Li, Meijiu Qi, Shuwen Shen2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Reliability-Aware Temporal Memory for Long-Term Drift Reduction in End-to-End Visual Odometry under Domain Shift

Este artículo propone un marco de memoria temporal consciente de la fiabilidad para la odometría visual de extremo a extremo que mitiga la deriva a largo plazo bajo cambios de dominio mediante el almacenamiento selectivo y la fusión adaptativa de representaciones visuales-temporales fiables y novedosas, logrando una precisión de trayectoria y robustez superiores en comparación con los métodos de referencia.

Dhayaa Khudher, Roger Powell2026-09-29
💻 ciencias de la computación

Building Frontier Education Organizations With Artificial Intelligence and Agentic Systems in East Africa: A Systematic Review

Esta revisión sistemática de 28 fuentes identifica barreras críticas de infraestructura, capacidad y gobernanza para la adopción de la IA en la educación de África Oriental, al tiempo que destaca las innovaciones locales emergentes y propone un marco de cuatro pilares para guiar el desarrollo de organizaciones educativas de vanguardia que sean sostenibles y sensibles al contexto.

Gezae Geberdngl, Tedros Kebede2026-09-29
💻 ciencias de la computación

A Resource-Constrained Evaluation of Fine-Tuned Deep Learning and Local Zero-Shot Vision-Language Models for Brain MRI Slice Classification

Este estudio demuestra que, bajo condiciones de hardware local con recursos limitados, los modelos de aprendizaje profundo ajustados superan significativamente a los modelos de visión y lenguaje de cero disparos no adaptados en la clasificación de cortes de RM cerebral, al tiempo que destaca la importancia crítica de la integridad del conjunto de datos, la robustez ante la corrupción y la interpretación conservadora de las puntuaciones de alto rendimiento.

Zhu-Ai Wu, C.-Y. Yeh2026-09-29