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💻 ciencias de la computación

Where do the gains come from? A component analysis of a spatial-decomposition memetic algorithm for large geometric traveling salesman problems

Este artículo analiza un algoritmo memético de descomposición espacial para problemas del viajero de comercio (TSP) geométricos de gran escala, revelando que sus mejoras de rendimiento provienen primordialmente de una búsqueda local avanzada de tres niveles en lugar de mecanismos basados en población, y que, si bien ofrece ventajas significativas de velocidad sobre resolvedores de vanguardia como LKH-3, produce soluciones de menor calidad que aportan beneficios prácticos mínimos en aplicaciones específicas como el taladrado de placas de circuito impreso (PCB).

Minh-Khanh Vu2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Ability-Residual Decoupled Modeling for Affective Cognitive Diagnosis

Este artículo propone un marco de desacoplamiento de capacidad-residuo para el diagnóstico cognitivo afectivo que modela explícitamente los residuos cognitivos estables para evitar que contaminen las representaciones afectivas, mejorando así tanto la precisión de la predicción de respuestas como la alineación afectiva a través de múltiples conjuntos de datos.

Boyuan Zhao, Meng Ye2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Versioned Governance for Frontier AI: A Software-Engineering-Inspired Approach

Este artículo propone un marco de gobernanza de la IA inspirado en la ingeniería de software que aborda la "deriva silenciosa" de las políticas normativas al abogar por un control de versiones granular, registros de cambios clasificados y mecanismos de reversión explícitos para asegurar una evolución de las políticas transparente, auditable y aceptada por los reguladores.

Zhixin Xue2026-10-28
💻 ciencias de la computación

PulmoDiagAI: An Intelligent Medical Diagnosis System for Automated Pulmonary Pathology Classification using Deep Learning

Este artículo presenta PulmoDiagAI, un sistema inteligente basado en aprendizaje profundo que utiliza arquitecturas CNN ajustadas y preprocesamiento de imágenes avanzado para lograr una clasificación automatizada de alta precisión de cáncer de pulmón y COVID-19 a partir de imágenes médicas, desplegado finalmente mediante una GUI en tiempo real para asistir a los clínicos en la detección temprana de enfermedades.

Abdellatif BOUZID-DAHO, Merzouk YOUNSI, Djedjiga DERBANE, Kamilia FODIL2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Generative-AI Rewriting and the Robustness of Health Misinformation Detection: A Cross-Dataset Evaluation of Failure Mechanisms and Mitigation

Este estudio demuestra que la reescritura mediante IA generativa degrada significativamente el rendimiento de los detectores de desinformación sobre salud al inducir modos de falla específicos del conjunto de datos, aunque el entrenamiento consciente de la transformación puede restaurar parcialmente la robustez dentro del mismo dominio sin generalizar consistentemente a través de diferentes conjuntos de datos.

MKULULI SIKOSANA2026-10-28
💻 ciencias de la computación

A Drift-Aware Continuous Hybrid Learning Framework for Adaptive and Robust Stock Trading

Este artículo presenta DACH-DDPG, un marco de aprendizaje híbrido continuo consciente de la deriva que combina SVM y XGBoost para la generación adaptativa de señales con un agente DDPG para decisiones de trading secuenciales, abordando eficazmente la no estacionariedad del mercado mediante la adaptación de modelos activada por el rendimiento para lograr rendimientos ajustados al riesgo superiores.

Annalakshmi N, S Thangapriya2026-10-28
💻 ciencias de la computación

An Intelligent Ultrasound Image–Based Deep Learning Framework for Early Breast Cancer Diagnosis Using Transposed Self-Attention and Optimized Spiking Neural Networks

Este artículo propone el marco de trabajo EWGF-CTSA-OSN, el cual integra el filtrado guiado ponderado por entropía, la autoatención transpuesta convolucional y una red neuronal de picos optimizada para lograr un diagnóstico altamente preciso del cáncer de mama temprano a partir de imágenes de ultrasonido mediante la supresión efectiva del ruido, la captura de características multiescala y el ajuste fino de parámetros a través del algoritmo de optimización del escarabajo pelotero.

Chalamala Harika Divya, M Vamsikrishna2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Benchmarking Individual and Ensemble XAI Methods for Arabic Transformer-Based Text Classification

Este artículo presenta un análisis comparativo exhaustivo de métodos de IA explicable individuales y de conjunto para la clasificación de textos en árabe basados en transformers, revelando que, si bien el ensamblaje selectivo ofrece mejoras modestas en la fidelidad centrada en el modelo, no mejora significamente la plausibilidad centrada en el humano, junto con la introducción de un método de selección de justificaciones automatizado y rentable.

Youssef Chafiqui, Houda Anoun2026-10-28
💻 ciencias de la computación

A SHAP-Guided Retrieval-Augmented Generation Framework for Predictive Maintenance Decision Support

Este artículo propone un marco de prueba de concepto que integra explicaciones de modelos basadas en SHAP con Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para transformar las predicciones de fallos de mantenimiento predictivo en recomendaciones de mantenimiento accionables, interpretables y específicas para cada caso, mediante la recuperación de conocimiento relevante basado en los factores dominantes del fallo.

AHMED AIT HADJ IAICH, Smail ZAKI, Mohamed ABOUSSALEH2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Explainable Machine Learning for 30-Day Hospital Readmission Risk Prediction in Patients with Diabetes: A Comparative Analysis of Model Performance and Algorithmic Fairness

Este artículo propone un marco de aprendizaje automático explicable para predecir los riesgos de reingreso hospitalario a 30 días para pacientes diabéticos, con el objetivo de proporcionar a los hospitales una herramienta de asistencia justa y precisa para identificar a individuos de alto riesgo, garantizando al mismo tiempo la transparencia algorítmica y la equidad.

Zisheng Liang2026-10-28