💻 Category

cs

3729 artículos

💻 ciencias de la computación

Quantitative Patterns in Trust-Related Machine-Learning Research Across Security, Biometrics, Robotics, Supply Chains, and Decision Analytics

Este artículo presenta un análisis de contenido cuantitativo reproducible de 69 registros académicos publicados entre 1992 y 2026, caracterizando la distribución y los patrones estructurales de la investigación sobre la confianza en el aprendizaje automático a través de seis dominios que incluyen seguridad, biometría, robótica y cadenas de suministro, al tiempo que demuestra que los títulos bibliográficos se alinean solo débilmente con las categorías de aplicación codificadas manualmente.

Lucien beyli2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Citation Receipts: Auditing Retrieval-Backed Citation Events in Digital Libraries

Este artículo presenta el Protocolo de Recibo de Citación (CRP, por sus siglas en inglés), un sistema que genera registros auditables y firmados criptográficamente de recuperaciones de fuentes autenticadas para permitir que las bibliotecas digitales verifiquen eventos de citación específicos mediante verificaciones de muestreo, mientras reconoce explícitamente sus limitaciones al certificar la completitud global o la validez semántica de la citación.

Kumar Abhinav2026-10-28
💻 ciencias de la computación

A Multi-Seed Evaluation of Explanation Faithfulness and Stability under Adversarial Evasion in IoT/IIoT Intrusion Detection

Este artículo presenta una evaluación controlada con múltiples semillas que demuestra que, si bien el entrenamiento adversarial mejora significativamente la robustez de los modelos de detección de intrusiones en IoT/IIoT frente a ataques PGD en los bancos de pruebas ToN-IoT y Edge-IIoTset, esto conlleva un costo de reducción en la precisión sobre datos limpios y una estabilidad de la explicación variable dependiendo del conjunto de datos y del explicador utilizado.

S. M. Nihal Ahmed, Afrim Hossen Khan, Sabikun Nahar Sinthia2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Machine Learning Prediction of Undergraduate Academic Performance for Early Identification of At-Risk Students: Evidence from Nnamdi Azikiwe University

Este estudio demuestra que los modelos de aprendizaje automático, particularmente las Máquinas de Vectores de Soporte, pueden predecir eficazmente el riesgo académico de los estudiantes de pregrado en la Universidad Nnamdi Azikiwe utilizando registros rutinarios como el promedio de calificaciones del primer semestre y las asignaturas reprobadas, permitiendo así intervenciones oportunas para los estudiantes en riesgo.

Chinenye Amaonye, Judith Nneka OKAFOR, Samuel Oweh Abang, Ngozi Eucharia Anyikwa, Juliana Uzonna UMEOZOR2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Multi-Dataset Deep Learning for Automated Multiple Sclerosis Lesion Segmentation in Multimodal Brain MRI

Este estudio presenta un marco de aprendizaje profundo de múltiples conjuntos de datos que utiliza una arquitectura UNet++ con entradas de RM multimodales y optimización consciente del desequilibrio para lograr una segmentación automatizada mejorada de las lesiones de esclerosis múltiple, demostrando una mayor sensibilidad para las lesiones pequeñas al tiempo que enfatiza la necesidad de validación externa para el despliegue clínico.

Mahmoud Elsayed, Mostafa Elhoshy, Nahla Bishri, Ahmed I. Saleh2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Psychometric Calibration of Large Language Models for Multidimensional L2 Academic Writing Assessment: The LICA Framework

Este estudio evalúa la validez psicométrica de tres modelos de lenguaje de gran escala de vanguardia (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Gemini 1.5 Pro) frente a expertos humanos utilizando el marco multidimensional LICA, revelando que mientras GPT-4o logra una alineación perfecta, otros modelos exhiben sesgos de puntuación sistemáticos y tienen dificultades para evaluar consistentemente los matices sociopragmáticos, subrayando así la necesidad crítica de una calibración específica por dimensión y de la supervisión humana en la evaluación automatizada de la escritura en L2.

Pegah Merrikhi2026-10-28
💻 ciencias de la computación

A Comprehensive Survey of Deep Learning-Based OCR and Information Extraction for Low-Resource Languages

Esta encuesta revisa más de 100 artículos revisados por pares para analizar las tecnologías de OCR y de extracción de información basadas en aprendizaje profundo, destacando su desarrollo independiente, los desafíos en idiomas con pocos recursos como el bengalí y la importancia emergente del aprendizaje multimodal para la investigación futura.

Md. Ammar Hossain Ammar, Mehedi Hasan Talha Talha, Ananna Saha Ananna, Md. Al Emran Emran, Md. Mohin Khan Mohin, Tuba Ha (…)2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Identifying Policy-Engine Semantics from 1 Distinguishing Probes: Sound Feasibility and Graded Verification for Outcome-Level Configuration Changes

Este artículo demuestra que, si bien un pequeño número de sondas distintivas puede identificar con precisión la semántica del motor de políticas dentro de una clase candidata predefinida, dichas sondas fallan al detectar motores fuera de esa clase o aquellos con desviaciones sutiles, lo que requiere estrategias de verificación estructuradas y ejecuciones de control para asegurar la viabilidad sólida de los cambios de configuración a nivel de resultado.

Blessing Honmane2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Oncomorphic neural agent populations for resource-limited sequential learning

Este artículo presenta un marco multiagente oncomórfico inspirado en la dinámica del cáncer, demostrando que agentes neuronales descentralizados que se replican, mutan y migran bajo restricciones de recursos pueden lograr un aprendizaje secuencial robusto y una competencia multitarea mejorada mediante la selección ecológica en lugar de la optimización centralizada.

Philip Greulich, Michael Levin, Rosalia Moreddu2026-10-28
💻 ciencias de la computación

Weakly Supervised Video Anomaly Detection Using CNN-LSTM with Confidence-Aware Automated Pseudo Label Generation

Este artículo propone un marco de detección de anomalías en video débilmente supervisado que aprovecha una canalización de múltiples etapas que integra estimación de movimiento, detección de objetos y segmentación para generar etiquetas pseudo con conocimiento de confianza, las cuales se utilizan luego para entrenar un modelo CNN-LSTM ligero que logra un rendimiento competitivo en el conjunto de datos UCF-Crime.

Shima Jalali, Reza Boostani2026-10-28