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💻 ciencias de la computación

Benchmarking Quantum Feature Encoding Strategies for Binary Classification with QSVM

Este estudio demuestra que la incorporación de relaciones estadísticas en la codificación de características cuánticas para Máquinas de Vectores de Soporte Cuánticas puede influir en el rendimiento de la clasificación binaria, pero enfatiza que las estrategias óptimas requieren equilibrar la precisión predictiva con la complejidad del circuito en lugar de simplemente aumentar el entrelazamiento.

Murat Kurt2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Transparent Context-aware Retrieval for Mental Health and Substance Use Service Navigation

Este estudio desarrolló y evaluó un sistema de recuperación transparente y sensible al contexto para servicios de salud mental y uso de sustancias utilizando el directorio HealthLink BC, demostrando que la combinación de búsqueda semántica con ponderación de contexto explícita mejora el rendimiento del ranking sobre las bases léxicas, al tiempo que destaca la necesidad de una validación adicional con datos del mundo real y juicios de relevancia humana antes de su implementación clínica.

Nikesh Adhikari, Shankar Ghimire2026-09-01
💻 ciencias de la computación

ASWA: An Adaptive Similarity-Weighted Aggregation Algorithm for Communication-Efficient Federated Learning under Non-IID Data

Este artículo propone ASWA, un algoritmo de Aprendizaje Federado eficiente en comunicación que mejora la precisión y reduce las rondas de comunicación bajo datos No-IID al ponderar adaptativamente las actualizaciones de los clientes basándose en el tamaño de los datos y la similitud de las actualizaciones, mientras prioriza a los clientes con mayor pérdida, todo ello sin requerir transmisión de datos adicional.

Felmeta Abate Jilo, Daniel Dufera Kenea2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Evidence for Whom? Contestability and Socio-Technical Assurance in High-Risk AI Governance

Este artículo sostiene que los marcos actuales de gobernanza de la IA de alto riesgo (NIST, Ley de IA de la UE, ISO/IEC 42001) crean una brecha probatoria crítica al priorizar la evidencia centrada en artefactos sobre la evidencia basada en procesos necesaria para la contestación, un fallo estructural resaltado por la ambigüedad inherente en la interpretación de estos requisitos y que, en última instancia, socava los derechos procedimentales y epistémicos de las partes interesadas gobernadas.

Rohith Reddy Bellibaltu, Manpreet Singh, Preeti Uikey, Rahul Joshi2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Agent Guard: Kernel-Enforced Damage Boundaries for AI Agents via Human-Authorized Contracts

Este artículo presenta Agent Guard, un monitor de referencia para Linux que impone límites de daño autorizados por humanos para agentes de IA mediante el uso de LSM basados en eBPF para denegar de manera determinista el acceso no autorizado a archivos y redes mientras propaga estados estrictos de "no salida" (no-egress) a través de jerarquías de procesos, logrando una sobrecarga significativamente menor que las líneas base existentes.

Dongxu Cui, Zhichao Gu, Ping Zheng, Wenshuai Xi, Simeng Han, Yong Liao2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Mastyf Guard 1.5B: Cognitive Harvard Architectures for Sub-Millisecond AI Agent Perimeter Defense and Capability-Based Access Control

Este artículo presenta Mastyf Guard 1.5B, un marco de seguridad ligero basado en capacidades que implementa una "Arquitectura Harvard Cognitiva" para desacoplar físicamente la ingesta de datos de la ejecución de acciones, garantizando así matemáticamente la inmunidad a la Inyección de Prompt Indirecta mientras alcanza un 99.33% de recuperación de amenazas y una latencia de submilisegundos en hardware de CPU estándar.

Rudraneel Das2026-09-01
💻 ciencias de la computación

SmartADAPT-Net: Decision-Level Adaptation for Free-Living Smartwatch-Based Activities of Daily Living Recognition

Este artículo presenta SmartADAPT-Net, un marco neuronal ligero que mejora el reconocimiento de actividades basado en relojes inteligentes en entornos de vida libre al combinar un modelo de población fija con una estrategia de adaptación de dos etapas: una corrección inmediata condicionada a la observación y una personalización progresiva basada en evidencia confirmada por el usuario, logrando una alta precisión sin requerir el reentrenamiento durante el despliegue.

Mustafa Elhadi Ahmed, Hongnian Yu, Michael Vassallo, Pelagia Koufaki2026-09-01
💻 ciencias de la computación

A Multi-Layer Behavioral Ransomware Detection Framework Using Stacking Ensemble Learning and LSTM Networks

Este artículo propone un novedoso marco híbrido de detección de ransomware que integra un análisis de comportamiento multicapa con un ensamble de apilamiento de modelos de aprendizaje automático clásico y redes LSTM, logrando una precisión del 99% y una generalización superior al capturar eficazmente tanto los patrones discriminativos como las dependencias temporales en las secuencias de ataques.

Manar Y. Amro¹, Mohamed Dwieb, Muath Sabha2026-09-01
💻 ciencias de la computación

Machine Learning Validation Pipelines: From Tabular Benchmarking to Conformal Calibration and Execution-Grounded Agentic Testing

Este artículo sintetiza los hallazgos de 41 estudios empíricos para proponer un marco de validación integral y multicapa que progresa desde la prevención de la fuga de datos y las auditorías de interpretabilidad hasta la calibración conforme y las pruebas agénticas basadas en la ejecución, abordando modos de falla críticos como el desequilibrio de clases y la atribución infiel que los métodos de validación estándar pasan por alto en aplicaciones de alto riesgo.

Nancy Gaur, Wasim Mohammed Amin Tambe, Saumya Tripathi2026-09-01
💻 ciencias de la computación

A Comparative Study of Skin Cancer Image Classification Techniques

Este estudio evalúa varios modelos de aprendizaje profundo para la clasificación del cáncer de piel utilizando el conjunto de datos HAM10000, demostrando que un modelo híbrido y ResNet50 logran una precisión superior (99,78 % y 99,88 %, respectivamente) en comparación con otras técnicas, resaltando así su potencial para mejorar el diagnóstico temprano y la asignación de recursos en dermatología.

Mansi Kushwaha, ANANYA TANJEA, Illa2026-09-01