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💻 ciencias de la computación

Development and Validation of a Localized Large Language Model for Preoperative Anesthesia Planning: Protocol for a Retrospective Observational Study and Clinical Turing Test

Este artículo describe un protocolo para desarrollar y validar un modelo de lenguaje de gran tamaño localizado, ajustado con 3.000 registros históricos de anestesia del Hospital Istishari, para generar planes de anestesia preoperatorios que se evalúan frente a estándares de expertos humanos para la seguridad y precisión en un "Test de Turing Clínico" retrospectivo.

Mohammad Abu-Jeyyab2026-08-31
💻 ciencias de la computación

Chaotic Maps and Sliding Window Segmentation based Coverless Image Steganography Framework with Enhanced Embedding Capacity

Este artículo propone un marco de esteganografía de imágenes sin cobertura robusto que transmite datos de forma segura sin alterar la imagen portadora mediante el emparejamiento de bits secretos con los bits más significativos de segmentos de ventana deslizante utilizando un mapa caótico de seno, logrando así una alta resistencia a diversas distorsiones y estegoanálisis mientras mantiene una invisibilidad perfecta.

Shashank Verma Shashank, Butta Singh Butta, Ravinder Kumar Ravinder2026-08-31
💻 ciencias de la computación

TempoGFormer: A Gating Mechanism-based Transformer for Physiological Measurement from Facial Videos

Este artículo presenta TempoGFormer, un nuevo modelo basado en Transformer para la fotopletismografía remota que aprovecha un mecanismo de compuerta, un Cabezal de Fusión Temporal-Espectral y una estrategia de Tokenización Espacialmente Solapada para mitigar eficazmente el ruido ambiental y los artefactos de movimiento, logrando así una precisión y eficiencia superiores en la medición fisiológica a partir de videos faciales a través de múltiples conjuntos de datos públicos.

Qilei Zhu, Guanlei Xu, Jie Sun, Xiaogang Xu2026-08-31
💻 ciencias de la computación

Understanding Attention Allocation, Exploration Dexterity, and the Role of Prior Experience in Stationary VR Consumption: Implications for Scene Design

Este estudio utiliza una investigación de seguimiento ocular en entornos de RV estáticos para demostrar que, si bien la experiencia previa en RV no afecta la disposición del usuario a explorar, mejora significativamente la eficiencia visual y reduce la carga cognitiva, informando finalmente pautas basadas en evidencia para optimizar el diseño de escenas mediante la colocación estratégica de elementos y la jerarquía.

Nicola Felicini, Letizia Mortara2026-08-31
💻 ciencias de la computación

UniPrune: Unified Progressive Visual Token Pruning with Information-Aware Budget Allocation for Efficient LLaVA-Style Vision Language Models

UniPrune es un marco de trabajo unificado de poda visual progresiva que combina sinérgicamente la poda de importancia-diversidad semántica en la etapa del codificador con el descarte en forma de pirámide en la etapa del LLM, mejorado por mecanismos de Asignación de Presupuesto Consciente de la Información y Continuidad de la Información entre Etapas, para lograr una eficiencia y un rendimiento superiores en Modelos de Lenguaje Visuales de estilo LLaVA incluso en ratios de compresión extremos.

Jianhua Cui, Meizhou Ding, Ziru Niu, Wei Wang, Lifeng Han, Peng Zhao2026-08-31
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Dual‑Domain Adaptive Fusion with Dynamic Sparse Attention for Low‑Light Image Enhancement

El artículo propone FDSA-Net, una red de atención dispersa dinámica guiada por la frecuencia que integra un bloque de atención basado en ejes y un módulo de fusión adaptativa de doble dominio multiescala para mejorar eficientemente las imágenes con poca luz mientras preserva los detalles finos, logrando un rendimiento de vanguardia en múltiples bancos de pruebas.

Huaping Zhou, Hong Chen, Kelei Sun2026-08-31
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AI-Powered Self-Healing Distributed Job Queue for Predictive Failure Detection and Root Cause Diagnosis in Kubernetes

Este artículo presenta \sys, un marco de autorreparación impulsado por IA para colas de trabajos de Kubernetes que combina la detección híbrida de anomalías, el diagnóstico de la causa raíz y el aprendizaje por refuerzo para predecir fallos y ejecutar remediaciones de forma autónoma, reduciendo significativamente el tiempo de recuperación y mejorando la precisión de la predicción de fallos en comparación con los sistemas reactivos existentes.

Nagaraja Hegde, Jasmine K S2026-08-30
💻 ciencias de la computación

Conditional Generative Adversarial Network Simulation of Hypertrophic Scar Appearance Across Three Treatments

Este estudio desarrolló y evaluó internamente un sistema de aprendizaje profundo utilizando redes generativas antagónicas condicionales para simular la apariencia postratamiento de cicatrices hipertróficas tras la escisión quirúrgica, la inyección de grasa autóloga o la radiofrecuencia de microplasma, demostrando la viabilidad preliminar para mejorar la comunicación con el paciente y la gestión de las expectativas.

Chengfei Li, Shiyi Li, Qiang Fu, Guiwen Zhou, Qian Wu, Fanting Meng, Xiao Xu, Minliang Chen2026-08-29
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Algorithmic Thermostat: LLMs Standardize Political Expression Without Shaping Semantic Stances

Este artículo propone un marco de "termostato algorítmico" para demostrar que, si bien los modelos de lenguaje extensos exhiben fluctuaciones cíclicas en sus posturas políticas explícitas a través de sus versiones debido a los mecanismos de alineación dirigidos a temas de alta sensibilidad, su posicionamiento semántico subyacente permanece relativamente estable, lo que indica que las actualizaciones estandarizan la expresión en lugar de remodelar fundamentalmente las ideologías políticas.

Ting chen2026-08-28
💻 ciencias de la computación

Red Panda Catboost Prediction Framework For Detecting Intrusion In Industrial Internet Of Things

Este artículo propone un novedoso Sistema de Predicción Red Panda Catboost (RPCPS) que utiliza un algoritmo de aptitud inspirado en el panda rojo para la selección óptima de características con el fin de lograr una precisión del 99,4% en la detección de ataques de intrusión dentro de entornos de Internet de las Cosas Industriales (IIoT).

Shevale Rupali Ramdas, Monika Sharad Deshmukh2026-08-28