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💻 computer science

Political Stance Detection on X During the 2024U.S. Election: A Comparative Study of Classical, Neural, and Transformer Models

Este artículo presenta un estudio comparativo de modelos clásicos, neuronales y de transformadores para la detección de posturas políticas en X durante las elecciones de EE. UU. de 2024, demostrando que, si bien el modelo BERTweet ajustado logra la mayor precisión, los modelos clásicos cuidadosamente diseñados, como los SVM lineales, ofrecen una alternativa altamente competitiva, más eficiente e interpretable para un despliegue escalable.

Qile Wang, Sahar Ostadrahimi, Safoura Faghri, Mohammad Baksh, Matthew Louis Mauriello, Kenneth E. Barner2026-07-17
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Classical Methods Match or Exceed Two Recent Graph Neural Networks for Bipartite Community Detection Using Network Topology Alone

Este artículo demuestra que los métodos clásicos de detección de comunidades igualan o superan consistentemente a las Redes Neuronales de Grafos recientes en redes bipartitas utilizando únicamente la topología, basándose en una evaluación exhaustiva de catorce métodos a través de ocho conjuntos de datos del mundo real y cinco sintéticos.

Aneesh K Sajan2026-07-16
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A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation

Este artículo describe y evalúa de forma formativa un flujo de trabajo gobernado y apoyado por modelos de lenguaje de gran tamaño, implementado en una empresa colombiana de IA aplicada a la salud, para mejorar sistemáticamente el rendimiento y la trazabilidad del descubrimiento de subvenciones y el desarrollo de propuestas, manteniendo al mismo tiempo la supervisión de los investigadores. En la Fase 1 ("La Búsqueda del Tesoro"), se corrige la descripción de la figura "83". El texto anteriormente implicaba que estos candidatos eran inelegibles o rechazados, pero en realidad son los candidatos post-filtrado que pasaron el filtro y fueron considerados buenos. La frase se ha reformulado para reflejar que estos 83 candidatos pasaron el filtro en lugar de ser rechazados.

Katherine Monsalve Barrientos, Natalia Castano-Villegas, Jose Zea, Laura Velásquez2026-07-16
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Iterative Feedback--Refinement for Faithful Structured Clinical-Note Representation

Este artículo propone un marco de retroalimentación y refinamiento iterativo que utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño para inducir dinámicamente esquemas adaptativos para convertir notas clínicas no estructuradas en representaciones estructuradas fieles, el cual supera a las líneas base existentes al reducir significativamente la omisión y la alucinación sin requerir datos etiquetados o ajuste fino.

Eslam Ahmed Mohamed, Irini Logothetis, Adrian Bingham, Kon Mouzakis2026-07-16
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Hidden Universal Collapse Behind Apparent Robustness: Dual-Metric Cross-Site Audit of a Laparoscopic Surgical AI Detector

Este estudio demuestra que las evaluaciones de métrica única pueden enmascarar el colapso universal de los modelos de IA quirúrgica entre los sitios al resaltar una robustez aparente en clases específicas, mientras que las auditorías de métrica dual revelan fallos generalizados y que la sustitución del backbone, en las configuraciones que probamos, no logró cerrar la brecha tanto en detectores personalizados como en modelos fundacionales preentrenados.

hui zhu, congbin zhu, Sio Lam UN, QI CHENG, ZHANDONG MENG, qiliang WANG, cong hu, huiying Zhu2026-07-16
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Automated Arrhythmia Detection from ECG Signals: AComparative Study of Bidirectional Long Short-Term MemoryNetworks and Residual Convolutional Neural Networks

Este estudio evalúa el rendimiento de las redes de Memoria a Largo Corto Plazo Bidireccionales con atención frente a las Redes Neuronales Convolucionales Residuales para la detección automatizada de arritmias de ECG, encontrando que la arquitectura ResNet logra un desempeño superior (98.0% de precisión) al extraer mejor las características morfológicas complejas de un conjunto de datos de más de 109,000 latidos.

Jajang Jaya Purnama, Sri Rahayu, Risnandar Risnandar2026-07-16
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guardrail-rs A Fail-Open Reverse Proxy for Prompt-Injection Defense and PII Redaction in LLM Applications

Este artículo presenta guardrail-rs, un proxy inverso de código abierto basado en Rust diseñado para proteger aplicaciones de LLM mediante la detección composible de inyecciones de prompts y la redacción de PII con una arquitectura de apertura segura (fail-open), mientras reporta de manera transparente sus características de rendimiento y desafíos de ingeniería del mundo real.

Min Htet Myet2026-07-16
💻 computer science

A Deterministic Spatial Representation Packet for Sports Trajectories Under Explicit Coordinate, Threshold, and Tolerance Assumptions

Este artículo presenta un flujo de trabajo determinista para convertir muestras finitas y ruidosas de trayectorias deportivas en artefactos simbólicos auditables mediante la imposición explícita de supuestos de coordenadas, umbrales y tolerancias, limitando estrictamente su alcance a la representación y la trazabilidad en lugar de la reconstrucción física o la inferencia semántica.

WU YANG CHEN XI2026-07-16
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The Use of Artificial Intelligence in Article Searching and Scientific Writing: Evidence, Impact, and Future Directions

Esta revisión sintetiza la evidencia que muestra que, si bien las herramientas de IA mejoran significativamente la eficiencia y la claridad en la búsqueda bibliográfica y la escritura científica, su adopción responsable requiere enfoques híbridos entre humanos e IA para abordar las limitaciones persistentes en cuanto a fiabilidad, sesgo e integridad académica.

Rafael Baptista, Guilherme Donadel2026-07-16
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Beyond Accuracy: A Comprehensive Evaluation of ResNet50 and Vision Transformer for Trustworthy Pneumonia Detection from Chest X-Ray Images

Este estudio presenta una evaluación exhaustiva de ResNet50 y Vision Transformer (ViT-B16) para la detección de neumonía en radiografías de tórax, revelando que mientras ResNet50 ofrece una precisión, calibración y eficiencia superiores, ViT-B16 demuestra una mayor robustez frente a las degradaciones de imagen, destacando así la necesidad de una evaluación multidimensional para sistemas de diagnóstico confiables.

VISHAL MANTA2026-07-16