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💻 ciencias de la computación

Toward scenario-compatible explainable student-risk prediction: a cross-dataset framework with evidence-grounded LLM feedback

Este artículo propone un marco de trabajo trans-dataset que integra atribuciones SHAP filtradas por evidencia con retroalimentación de LLM fundamentada pedagógicamente para generar explicaciones accionables y compatibles con escenarios para la predicción del riesgo estudiantil en diversos contextos educativos, demostrando una mejora en el cumplimiento y la robustez mediante la validación tanto en conjuntos de datos transversales como longitudinales.

Bingxin Jiao, Hui Yu, Yihong Liu, Qianwen Li, Lili Wu2026-09-09
💻 ciencias de la computación

EEG-LM: A Foundation Model for EEG-Based Emotion Recognition via Diffusion-Augmented Cross-Modal Alignment with Large Language Models

El artículo presenta EEG-LM, un modelo fundacional que tiende un puente entre las señales cerebrales y el lenguaje natural al alinear las representaciones de EEG con las incrustaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño mediante el aprendizaje contrastivo aumentado por difusión, logrando así un rendimiento de vanguardia, una fuerte generalización y un reconocimiento de emociones interpretable a través de múltiples conjuntos de datos.

Praveen Goyal, Shyam Maheshwari, Pankaj Pandey2026-09-09
💻 ciencias de la computación

E-GCNet Framework for Cognitive Detection with Selective Features

Este artículo propone E-GCNet, un marco de aprendizaje profundo híbrido que integra la Normalización Vectorial Adaptativa Min-Max, un Filtro-Envoltorio Ponderado Mejorado para la selección de características y un ensamblaje de votación suave de GoogleNet Mejorada y Redes de Cápsulas para lograr una detección del estado cognitivo altamente precisa y confiable con una precisión del 97,4%.

Sunita Patil, Swetta Kukreja, Madugundu Neelakantappa, Y. Ramadevi, Maganti Syamala, Bibhuprasad Sahu, Mukesh Kumar Trip (…)2026-09-09
💻 ciencias de la computación

A Systematic Review of Deep Learning Algorithms for the Early Detection of Chronic Disease

Esta revisión sistemática, realizada de acuerdo con las directrices PRISMA 2020, evalúa el potencial de diversos algoritmos de aprendizaje profundo para la detección temprana de enfermedades crónicas, al tiempo que destaca las limitaciones actuales, como la escasez de datos y la interpretabilidad, y propone direcciones futuras para desarrollar sistemas de diagnóstico más fiables y clínicamente beneficiosos.

Zia Ul Hassan Chowdhury, Sagar Mohajan, Mohammad Shamsul Arefin2026-09-09
💻 ciencias de la computación

A Configurable LLM System for Automated Data Extraction in Meta-Analysis Using a Minimal Atomic Unit Framework

Este estudio presenta un sistema de LLM configurable que utiliza un marco de Unidad Atómica Mínima (MAU, por sus siglas en inglés) que logra una extracción de datos de alta precisión y trazabilidad de la fuente para metanálisis, superando significativamente a los enfoques no descompuestos mientras mantiene una tasa de alucinación insignificante a través de diversos dominios clínicos.

Yijia Yin, Haoxin Feng, Mengqi Shao, Yujia Pan, Chuyu Zhao, Chenxin Zhu, You Wan, Tiejun Tong, Xiaoyu Tang2026-09-09
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Auditing and mitigating high-confidence false relation edges in LLM-assisted scientometric extraction

Este artículo propone y evalúa un marco de auditoría y mitigación basado en perturbaciones que demuestra cómo el ruido de las entidades aumenta los riesgos de falsas relaciones de alta confianza en grafos scientométricos generados por LLM, revelando que las estrategias de abstención conscientes de la entidad y de la evidencia superan eficazmente al filtrado de confianza simple en la preservación de la integridad del grafo.

Ce Yin, yunqiu zhang2026-09-09
💻 ciencias de la computación

WSL-Det: A Wave-Attention and Strip-Localization Detector for Real-Time Strip Defect Detection

WSL-Det es un detector de objetos en tiempo real construido sobre la arquitectura Vajra que integra atención basada en ondas para una interacción global sensible a la frecuencia y convoluciones de franjas ortogonales secuenciales para una localización anisotrópica, logrando precisión y velocidad de vanguardia en conjuntos de datos de defectos de franjas industriales como cuero y NEU-DET.

Pan Li, Pengchong Han2026-09-09
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Predicting Medication Adherence Among Chronic Disease Patients in Ghana Using Explainable Machine Learning: A Retrospective EMR-Based Study

Este estudio desarrolló y validó un marco de aprendizaje automático explicable y sensible al contexto utilizando datos de registros médicos electrónicos de un hospital ghanés que predice con éxito la adherencia a la medicación entre pacientes con enfermedades crónicas con una alta precisión (89,5 %) e identificó un conjunto de características compacto y eficiente en recursos adecuado para su implementación en sistemas de salud de bajos recursos.

Afriyie Karikari Bempah¹, Enimil Kweku Boateng¹, Francis Arku¹, Samuel Bonsu–Duah¹2026-09-09
💻 ciencias de la computación

Chest2Vec: A multipurpose text encoder conditioned by instructions for chest radiograph and computed tomography reports

El artículo presenta Chest2Vec, un codificador de texto de propósito múltiple y condicionado por instrucciones disponible en tamaños de 0.6B y 4B de parámetros que procesa eficazmente tanto radiografías de tórax como informes de TC para tareas como recuperación, clasificación y supervisión de imagen-texto, demostrando un rendimiento superior en informes de TC en comparación con los modelos existentes.

Hanbin Ko, Rong Yang, Dongheon Lee, Chang Min Park2026-09-09