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💻 ciencias de la computación

PAK: A Survey-Grounded Synthetic Persona Dataset of the Korean Cultural Arts Workforce

Este artículo presenta PAK, el primer conjunto de datos de personas sintéticas de la fuerza laboral de las artes culturales coreanas, que comprende 30.000 personas estadísticamente fundamentadas y reconstruidas a partir de la Encuesta de Artistas Coreanos de 2024 mediante el ajuste proporcional iterativo, junto con una evaluación exhaustiva de su precisión distributiva y calidad narrativa.

Joonhyung Bae2026-09-28
💻 ciencias de la computación

Machine Learning-Based Classification of Epileptic Seizure Activity from EEG Signals: A Comparative Study of Ensemble Methods and Class-Imbalance Mitigation Strategies

Este estudio demuestra que los métodos de aprendizaje automático de ensamble, particularmente XGBoost y los clasificadores de votación mejorados con SMOTE, logran una alta precisión (hasta un 98.19 %) y una mejora en la recuperación de convulsiones al clasificar señales de EEG, al tiempo que resaltan la importancia crítica de la integridad de los datos mediante la corrección de un error de procedencia de un conjunto de datos.

Vinayak Pandya, Harshwardhansinh Chauhan, Krushal Gohil, Dharmendra Chavda, Rocky Upadhyay2026-09-26
💻 ciencias de la computación

MedConclusion: A Benchmark for Biomedical Conclusion Generation from Structured Abstracts

El artículo presenta MedConclusion, un conjunto de datos a gran escala de 5,7 millones de resúmenes biomédicos estructurados diseñado para evaluar y avanzar en la evaluación de la capacidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño para generar conclusiones científicas a partir de evidencia estructurada.

Mengyu Wang, Weiyue Li, Ruizhi Qian, Yi Li, Yongce Li, Yunfan Long, Jiahui Cai, Yan Luo2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Quantifying Data Leakage in Multimodal Clinical Augmentation: A Decomposition Framework and a Leakage-Free Evaluation Protocol for Parkinson's Disease Classification

Este artículo introduce un marco de descomposición y un protocolo de evaluación libre de fugas para demostrar que las aparentes ganancias de clasificación derivadas del aumento generativo en el diagnóstico de la enfermedad de Parkinson son a menudo artefactos de la fuga de evaluación, revelando que, si bien el equilibrio en el espacio latente produce datos sintéticos de alta fidelidad, este no logra mejorar el rendimiento del modelo con respecto a las líneas base no aumentadas.

Mohamed Hedi Djemaa, Yohann Chasseray, Rafika Thabet, Farah Jemili, Elyes Lamine2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Multimodal Driver Visual Load Assessment and Prediction under Dynamic Lighting Environments Using RaceGrid-OPTICS and WA-PSRSMformer

Este estudio propone un marco multimodal que integra datos de movimiento ocular, iluminación y velocidad del vehículo con un novedoso algoritmo de agrupamiento RaceGrid-OPTICS y un modelo de aprendizaje profundo WA-PSRSMformer para evaluar y predecir con precisión la carga visual del conductor bajo condiciones de iluminación dinámica, alcanzando una precisión del 90,13% en entornos de túneles.

Noman Iqbal, Yishui Zhu, Fenjiao Wang, Luyang Wang2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Occam’s Razor in AI-assisted complex diagnosis: a comparative effectiveness study of single large language models versus multi-agent systems in resource-constrained primary care settings

Contrariamente al supuesto prevaleciente de que los sistemas multiagente superan a los modelos únicos, este estudio demuestra que, en entornos de atención primaria con recursos limitados, un único modelo de lenguaje de gran tamaño local de alto rendimiento (GPT-oss-20b) logra una precisión diagnóstica, seguridad y latencia superiores en comparación con las arquitecturas multiagente complejas, abogando así por estrategias de "IA magra" sobre flujos de trabajo de ensamblaje computacionalmente costosos.

Tengfei Cai, Naiguang Zhang, Yansheng Li, Yanmin Li, Xiaoyan Li, Bo Liu2026-09-25
💻 ciencias de la computación

A simulation-based framework for sizing paired benchmarks in the evaluation of clinical artificial intelligence, applied to 168 expert-level dyslipidaemia items

Este artículo presenta un marco basado en simulaciones para determinar el tamaño de muestra necesario en las evaluaciones comparativas de IA clínica pareadas para abordar las limitaciones de los métodos tradicionales, demostrando a través de un estudio de dislipidemia que el tamaño de la muestra precalculado, en lugar del rendimiento del sistema por sí solo, dicta si las conclusiones comparativas son estadísticamente alcanzables.

Mete Ucdal, Karya Yurtsever, Pınar Yıldız, Ayşen Akalın, Kadir Uğur Mert, Gülay Sain Güven2026-09-25
💻 ciencias de la computación

MineralBench: an evaluation benchmark of large language models for mineral resources

Este artículo presenta MineralBench, un banco de pruebas de evaluación integral que cuenta con tres tareas especializadas y cuatro métricas para evaluar y comparar sistemáticamente el rendimiento de 13 modelos de lenguaje de gran tamaño en el dominio de los recursos minerales, revelando brechas significativas de rendimiento entre las capacidades generales y las específicas del dominio, así como la naturaleza dependiente de la tarea del ajuste fino.

Jiahao Dan, Shengwen Li, Hong Yao, Yuan Cong, Bingyi Li, Hang Zhou2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Design of YOLOv8-SLAM Robot Path Planning Method for Outdoor Complex Environments

Este artículo propone un marco integrado de YOLOv8-SLAM para robots móviles exteriores que mejora la detección de objetivos pequeños, elimina la interferencia dinámica en el SLAM visual y optimiza la planificación de trayectorias de global a local mediante un enfoque híbrido de colonia de hormigas y ventana dinámica, resultando en una mejora significativa de la precisión de percepción, la estimación de la trayectoria y las tasas de éxito de navegación en entornos complejos.

Zhang Tingting, Xie Qiang2026-09-25
💻 ciencias de la computación

Knowledge Mapping and Frontier Analysis of Artificial Intelligence Applications in Mental Health Interventions: A CiteSpace‑Based Bibliometric Analysis

Este análisis bibliométrico basado en CiteSpace de 1.685 artículos de Web of Science revela un fuerte aumento en la investigación sobre intervenciones de salud mental impulsadas por IA desde 2023, destacando contribuciones clave de China y los EE. UU. al tiempo que identifica los puntos críticos actuales en los modelos de lenguaje de gran tamaño y los desafíos éticos, junto con una necesidad crítica de traslación clínica estandarizada y colaboración multinacional.

Yaxin Xiao, Pan Su, Yujun Lian, Pei Zhou, Lihua Jin2026-09-25