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💻 ciencias de la computación

Client-Side Ephemeral De-Identification of Protected Health Information (PHI) in Multi-Center Clinical Trial Analysis and Large Language Model Workflows: Validating Zero-Trust Data Sanitization Under HIPAA Safe Harbor Section 164.514(b)

Este artículo presenta y valida la Sanitización de Datos de Confianza Cero (ZTDS, por sus siglas en inglés), un marco arquitectónico en el dispositivo y del lado del cliente que realiza la desidentificación en tiempo real, conforme al estándar Safe Harbor de HIPAA, de la Información de Salud Protegida dentro de la memoria volátil antes de su transmisión, permitiendo así la utilización segura y de confianza cero de modelos de Lenguaje Extensos públicos en la investigación clínica sin requerir Acuerdos de Asociación Comercial ni arriesgar la exfiltración de datos.

Ilya Sibiryakov2026-09-22
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An Imbalance-Aware and Structure-Enriched Framework for SMS Spam Detection Using Ensemble Learning

Este artículo propone un nuevo marco híbrido para la detección de spam en SMS que integra la toma de decisiones multicriterio para la selección de características, SMOTE para abordar el desequilibrio de clases y un clasificador de ensamble basado en Stacking para lograr un rendimiento superior en precisión, puntuación F1 y AUC en conjuntos de datos de referencia.

Mahdi Sarbazi, Mohammad Fathi, Keyhan Khamforoosh2026-09-22
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Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance

Este artículo propone la Optimización de Política Proximal Federada (FedPPO), un enfoque de aprendizaje federado que preserva la privacidad y permite la evitación de colisiones multirrobot eficiente y adaptable tanto en sistemas homogéneos como heterogéneos mediante la agregación de parámetros de modelos entrenados localmente para superar las limitaciones de los métodos de política independientes y compartidos.

Xing An, Limeng Chao, Celimuge Wu2026-09-22
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OntoCacheRAG: Ontology-Driven Selective Cache Invalidation for Knowledge-Graph-Augmented Retrieval Systems

OntoCacheRAG es un marco impulsado por ontologías que resuelve el compromiso entre corrección y eficiencia en los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación con Grafos de Conocimiento mediante el empleo de un razonamiento consciente de la subsunción para realizar una invalidación de caché selectiva y de grano fino, eliminando así la necesidad de un costoso vaciado completo de la caché mientras garantiza la frescura semántica.

Nimas Ayu Untariyati, Kusworo Adi, Aris Puji Widodo, M. Teduh Uliniansyah2026-09-22
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Testing Frontier LLMs on Indian Statutory Interpretation: The Indian Construction Canon Benchmarking (ICCB) -Pilot Benchmark

Este artículo presenta el benchmark ICCB-Pilot para evaluar los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de vanguardia en la interpretación de estatutos indios, revelando que, si bien los modelos a menudo pueden predecir resultados legales correctos, fallan al identificar y aplicar correctamente los cánones de construcción subyacentes, lo que sugiere que su razonamiento se basa en la correspondencia de patrones superficiales en lugar de una comprensión jurisprudencial genuina.

Yashu Bansal, Gaurav Dahiya, Aditi Tiwari, Akshobhya N Saralaya, Dana Susan Kurian, Devyani Singh, Nidhi Singh K V2026-09-22
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A Domain-Tuned Multimodal Agent for NWP Forecast Intelligence

Este artículo presenta un agente multimodal ajustado al dominio, construido sobre un modelo LLaMA4-Scout con ajuste fino y un módulo especializado de análisis de imágenes, diseñado para mejorar el pronóstico meteorológico operativo en el National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF) mediante la integración de texto meteorológico, informes técnicos y datos visuales en un asistente inteligente integral.

Avinash Chalumuri, Pranav Singh, Anitha Gera, Ashish Routray, Preveen Kumar Devarajan, V S Prasad2026-09-21
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Detecting Evidence of LLM Contributions to Open Access Biomedical Literature: A Bibliometric Analysis

Este análisis bibliométrico de casi 3 millones de artículos biomédicos de acceso abierto revela un aumento significativo después de 2022 en la terminología asociada con los LLM, lo que indica una rápida adopción de herramientas de IA generativa y destaca la necesidad urgente de transparencia y métodos de detección para preservar la integridad científica.

Gabriel M. Peterson, Marilyn H. Oermann, Jacqueline K. Owens, Gary F. Templeton, Hannah Bailey, Heather Carter-Templeton2026-09-21
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Classification-Aware and DSIS-Targeted Path Editing Based on the Theory of Network Wave for Wireless Multi-Hop Networks

Este artículo propone un marco de edición de rutas orientado a la clasificación y dirigido a DSIS basado en la Teoría de la Onda de Red que optimiza las rutas inalámbricas de múltiples saltos mediante la sustitución, inserción o eliminación estratégica de repetidores para minimizar el espaciamiento de interferencia y mejorar el rendimiento o el retardo, cumpliendo al mismo tiempo con estrictas restricciones de recursos y estructurales.

Penghui Wang, Bo Li2026-09-21
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Generative AI Usage Patterns and User Profiles Among Researchers: Evidence from a Large-Scale Survey in China

Este estudio utiliza datos de encuestas a gran escala de investigadores chinos para extender la Teoría Unificada de la Aceptación y el Uso de la Tecnología mediante el aprendizaje automático, identificando tres perfiles de usuarios de IA generativa distintivos —"Exploradores Pioneros", "Usuarios de Afrontamiento Pragmático" y "Usuarios Alienados"— que revelan cómo la posición académica, las presiones institucionales y las preocupaciones éticas moldean patrones de adopción divergentes en el contexto de la IA para la ciencia.

weitong yuan, jiahao zheng2026-09-21