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💻 ciencias de la computación

Hierarchical Translation Architecture for a Client-Based International Patient Summary Viewer

Este artículo propone una arquitectura de traducción jerárquica y del lado del cliente para los visores de Resúmenes Internacionales de Pacientes (IPS) que preserva la integridad semántica mediante el aprovechamiento de los datos estructurados de FHIR para priorizar fuentes de traducción de alta calidad —que van desde la internacionalización estática y los servidores de terminología hasta la traducción automática— mientras gestiona de forma transparente las contingencias y los desafíos de protección de datos en los ecosistemas de salud electrónica transfronterizos.

Emmanuel Benoist, Alexander Kreutz, Dominik Steiger2026-10-27
💻 ciencias de la computación

Continuous Temporal Line Graphs for News Recommendation: A Novel Approach to Modeling User Interest Drift

Este artículo propone CTLGNN, un nuevo marco que aborda la deriva de interés del usuario en la recomendación de noticias mediante el modelado de las interacciones como nodos de aristas dentro de un grafo lineal temporal continuo y el uso de una red de autoatención dinámica para capturar tanto las preferencias a largo plazo como los cambios de comportamiento a corto plazo, superando así a los modelos base existentes.

Zhaozhong Wu, Zibo Zhou, Wei Dai, Huimin Chen2026-10-27
💻 ciencias de la computación

Constraint-Aware Evolutionary Task Planning for Adaptive Modular Assembly under Execution Disturbances

Este artículo presenta la Planificación de Tareas Genética con Conciencia de Restricciones (CGTP, por sus siglas en inglés), un algoritmo evolutivo que garantiza secuencias de tareas con precedencia factible y permite una replanificación parcial robusta y consciente del estado para el ensamblaje robótico modular ante perturbaciones de ejecución, sacrificando un costo menor de rendimiento estático por una fiabilidad y recuperabilidad estructural superiores.

Yiping Meng, Yiming Sun, Mounika Balina2026-10-27
💻 ciencias de la computación

APrivacy-Preserving Architecture for On-Device Intelligent Computing Using a Small Language Model with Input and Output Guardrails: Prototype Implementation and Preliminary Evaluation

Este artículo presenta un prototipo para un asistente en el dispositivo que preserva la privacidad, el cual integra un Modelo de Lenguaje Pequeño local con salvaguardas de entrada y salida para bloquear prompts maliciosos y enmascarar datos sensibles, demostrando la viabilidad de un flujo de trabajo ligero al tiempo que destaca las brechas de detección actuales y la necesidad de una evaluación más rigurosa.

Harshal Gadekar2026-10-27
💻 ciencias de la computación

Classifying Breast "Illmours from Cell-Nucleus Measurements with Machine Learning: A Leakage-Free Comparison of Feature Sets for Al-Assisted Decision Support

Este artículo evalúa cuatro modelos de aprendizaje automático en el conjunto de datos de cáncer de mama de Wisconsin utilizando una validación cruzada libre de fugas para demostrar que un conjunto compacto de 10 mediciones de la media del núcleo logra un rendimiento diagnóstico comparable al de usar los 30 atributos disponibles, lo que sugiere que la complejidad añadida ofrece, como máximo, una ganancia marginal estadísticamente no confirmada.

KARTIK PHOPASE2026-10-27
💻 ciencias de la computación

Calibration and Threshold Selection of Machine Learning Classifiers for Breast Tumour Diagnosis: A Decision-Support Study for Al-Driven Clinical Screening

Este estudio evalúa el rendimiento, la calibración y la selección de umbrales de cuatro clasificadores de aprendizaje automático en el conjunto de datos de cáncer de mama de Wisconsin, revelando que, si bien los modelos alcanzan una alta precisión y AUC, su calibración de probabilidad varía según el algoritmo y que alcanzar los umbrales de sensibilidad objetivo sigue siendo incierto debido a los tamaños de muestra limitados, lo que destaca consideraciones críticas para el soporte de decisiones clínicas impulsado por IA.

KARTIK PHOPASE2026-10-27
💻 ciencias de la computación

PhantomShield: A Reinforcement Learning–Based AI Defense System for Real-Time Attack Detection and Self-Retraining

PhantomShield es un sistema de detección de intrusiones adaptativo y en tiempo real que aprovecha el aprendizaje por refuerzo y la inteligencia de señuelos para detectar y bloquear de forma autónoma amenazas cibernéticas noveles con alta precisión y baja latencia, contando además con capacidades de reentrenamiento automático y mecanismos de seguridad ante fallos para entornos con recursos limitados.

Md. Abu Bakar Siddik, A. H. M. Saifullah Sadi, Md Shohel Sayeed, Md Abir Khan2026-10-27
💻 ciencias de la computación

A Statistically Rigorous, Held–Karp- and LKH-Validated Empirical Evaluation of a Classical 2-opt + Or-opt Local Search Pipeline for the Euclidean Traveling Salesman Problem

Este artículo proporciona una evaluación empírica estadísticamente rigurosa, validada mediante Held–Karp y LKH, de un flujo de trabajo de vecino más cercano, 2-opt y Or-opt para el problema del viajante euclidiano (TSP), demostrando su mejora significativa sobre el uso de solo 2-opt y su proximidad constante a los límites de optimalidad certificados en instancias sintéticas y del mundo real.

Mohamad Fatahi, Hamzeh Barati²2026-10-27
💻 ciencias de la computación

Allocating cognitive work across people, language models and deterministic tools: A task-analytic method

Este artículo propone un método de análisis de tareas para la asignación de trabajo cognitivo entre personas, modelos de lenguaje y herramientas deterministas dentro de un marco de observar-orientar-decidir-actuar, demostrando mediante experimentos sintéticos de unión de tanqueros que este enfoque escalonado mejora significamente la precisión y la eficiencia en la toma de decisiones, al tiempo que reserva las elecciones normativas para los supervisores humanos.

Simon Vajda2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Finding My Way: A Comprehensive Evaluation of Auditory Cues for Outdoor Augmented Reality Navigation

Este estudio evalúa cinco categorías de pistas auditivas para la navegación de realidad aumentada en exteriores en el Meta Quest 3, encontrando que las pistas preferidas individualmente superan significativamente a las alternativas no preferidas en métricas clave de experiencia de usuario, al tiempo que revela asociaciones limitadas pero notables entre las características de los participantes y la percepción de las pistas.

Sina Hinzmann, Francesco Vona, Tanja Kojic, Juliane Henning, Mohamed Amer, Jan-Niklas Voigt-Antons2026-10-26