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💻 computer science

Large Language Model-Powered Administrative AI Agents for Healthcare Documentation Automation: A GPT-4 Framework for Clinical Workflows

Este estudio propone un marco de trabajo de GPT-4 para automatizar documentos administrativos clave en el sector salud, tales como resúmenes de alta y reclamaciones de seguros, demostrando una alta fluidez y coherencia mediante la ingeniería de prompts, al tiempo que destaca la necesidad de trabajos futuros para abordar la precisión fáctica y la integración en el mundo real.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Richard O. Ogunleye, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-30
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A Compressive Sensing Inspired Monte-Carlo Method for Combinatorial Optimization

Este artículo introduce un algoritmo de Optimización Compresiva de Monte-Carlo que aprovecha consultas aleatorias para estimar momentos generalizados y un algoritmo codicioso de detección compresiva reconvertido para resolver problemas de optimización combinatoria, ofreciendo un rendimiento competitivo frente al recocido dual, justificación teórica y adaptabilidad ajustable a los recursos computacionales.

Baptiste Chevalier, Shimpei Yamaguchi, Wojciech Roga, Masahiro Takeoka2026-06-30
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Federated Fake News Detection Via Global Self-Attention and Inverse Variance Aggregation Under Data Heterogeneity

Este artículo propone FedSAG-IVW, un marco de aprendizaje federado que combina mecanismos de autoatención local con ponderación de varianza inversa y regularización de Tikhonov para detectar eficazmente noticias falsas al tiempo que aborda la heterogeneidad de los datos y preserva la privacidad de los mismos, logrando una precisión superior en múltiples conjuntos de datos.

NOVY JACOB Puthukkunnathu, Madhu Viswanatham V2026-06-30
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Digital Reconstruction of Lacquer Art Surfaces Using Computer Vision and Generative Models

Este artículo presenta el Marco Generativo Colaborativo con Conciencia de la Estructura (SACGF, por sus siglas en inglés), un nuevo proceso que integra Stable Diffusion, ControlNet y SAM para lograr una reconstrucción digital de alta fidelidad de las superficies del arte de la laca mediante el equilibrio de la consistencia estructural, la fidelidad de la textura y la coherencia de estilo, validado por una nueva métrica cuantitativa y un conjunto de datos especializado.

xuelan He2026-06-30
💻 computer science

INTeNT-aWaRe Semantic Edge Intelligence for Autonomous 6G Vehicular and UAV Communication Networks

Este artículo propone SEM-EDGE-X, un marco de inteligencia de borde semántica consciente de la intención que integra la extracción de características semánticas, el enrutamiento adaptativo y la coordinación de agentes múltiples para superar significativamente a los modelos de comunicación convencionales en redes dinámicas de UAV y vehículos 6G de baja latencia.

Salma Begum, Mudassir Khan, G Suresh Babu, S Raghavi2026-06-30
💻 computer science

Machine Learning-Based Waiting Time Prediction for Priority Queues with Preemptive and Non-Preemptive Service Rules

Este artículo demuestra que los modelos de aprendizaje automático, particularmente las Redes Neuronales Recurrentes, pueden predecir con precisión los tiempos de espera en sistemas de colas de prioridad complejos y variables en el tiempo utilizando únicamente la longitud de la cola y la prioridad del cliente, superando a los métodos basados en árboles en reglas de servicio no preventivas y diversas reglas preventivas.

Sahil Singh Bhandari, T.G. Deepak2026-06-29
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AI for Maritime Security: Comparative Evaluation of Convolutional Neural Network and Vision Transformer Architectures for Maritime Object Detection

Este estudio evalúa seis arquitecturas de aprendizaje profundo para la detección de objetos marítimos en diversas condiciones climáticas, demostrando que el modelo Vision Transformer (ViT) supera a las alternativas basadas en CNN al lograr un 100% de precisión, las tasas de error más bajas y la velocidad de procesamiento más rápida, resaltando así su potencial para mejorar la seguridad y vigilancia marítima impulsada por IA.

Ismet Gocer, Zakirul Bhuiyan, Shakeel Ahmad, Raza Hasan2026-06-29
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Kernel Alignment-based Hybrid Heterogeneous Attribute Space Three-way Clustering for Disease Feature Recognition

Este artículo propone un nuevo método de selección de características que integra la alineación de núcleos para unificar datos médicos heterogéneos dentro de un Espacio de Hilbert de Núcleo Reproductor y extiende la agrupación tripartita para modelar explícitamente la incertidumbre de frontera, reduciendo así eficazmente la dimensionalidad al tiempo que mejora significativamente la precisión y la estabilidad de la predicción de enfermedades en conjuntos de datos clínicos multimodales.

Cheng Qian, Tinggui Chen, Jianjun Yang2026-06-29
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Rule-to-Data Knowledge Transfer via Optimal Transport for Weakly Supervised Anomaly Detection on Transaction Graphs

Este artículo propone un marco de supervisión débil para la detección de anomalías en grafos de transacciones que aprovecha el transporte óptimo para alinear la semántica de reglas jerárquicas, derivadas de árboles de decisión, con representaciones continuas de transacciones, generando así pseudoetiquetas de alta calidad y superando a los modelos de referencia existentes en conjuntos de datos de referencia.

Qiuyang Zhang, Keyang Chen, Mingxuan Jiang, Yuan Shui, Yandan Tan, Zhixin Li, Hongbin Zhu, Hongfeng Chai2026-06-29