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💻 ciencias de la computación

An immunological synapse network for recognition of persistent weak anomalies

Este artículo presenta la Red de la Sinapsis Inmunológica (ISN, por sus siglas en inglés), una novedosa arquitectura de aprendizaje profundo inspirada en los mecanismos de reconocimiento de las células T que detecta eficazmente anomalías débiles persistentes en datos de series temporales mediante el filtrado de señales transitorias a través de la lectura de prueba cinética, superando a los modelos estándar en tareas definidas por la continuidad temporal en lugar de la magnitud instantánea.

Sherif Tawfik, Hung Le, Svetha Venkatesh2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Machine Learning versus Deep Learning for Public Financial Report Classification and Popularity Prediction: A Feasibility Study on Ghana's Controller and Accountant-General's Department

Este estudio de viabilidad evalúa el desempeño de modelos de aprendizaje automático clásico y de aprendizaje profundo en los informes financieros del Departamento del Contralor y Contador General de Ghana, revelando que si bien el modelo XGBoost ajustado finamente logró una clasificación de categorías perfecta, el estudio de ablación posterior demostró que las características de palabras clave inflaron significativamente estos resultados, subrayando la necesidad crítica de una validación rigurosa de las características antes de desplegar tales herramientas en contextos del sector público.

Emmanuel Osei-Dwomoh, Gabriel Osei Forkuo2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Gdlcn–dsbo: A Graph Neural Network-driven Multi-objective Framework for Intelligent Cloud Resource Allocation and Task Allocation

Este artículo propone Gdlcn–dsbo, un marco híbrido que combina Redes Convolucionales Etiquetadas Dependientes de Grafos (GDLCN) y Optimización de Mariposa Programada Profunda (DSBO) para optimizar la asignación de recursos y tareas en la nube con múltiples objetivos, mejorando así la eficiencia del sistema, reduciendo los costos y garantizando la equidad en entornos dinámicos de IoT.

Lakshmi Manikya Shanmukha Sairam Chirravuri2026-08-27
💻 ciencias de la computación

A Candidate Pattern Language for Resilient SME Data Pipelines: Design and Failure-Injection Evaluation

Este artículo propone y evalúa sintéticamente un lenguaje de patrones candidato de siete patrones de diseño para tuberías de datos resilientes en pequeñas y medianas empresas con recursos limitados, demostrando mediante experimentos de inyección de fallos que estos patrones abordan eficazmente modos de fallo específicos —tales como duplicados, deriva de esquemas y pérdida silenciosa de datos— en comparación con las líneas base estándar, al tiempo que reconoce explícitamente las limitaciones del estudio como una contribución basada en prototipos y no validada en campo.

Rohit Arora2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Rater choice determines measured fidelity: a multi-model evaluation of large language model raters for AI-generated plain-language biomedical summaries

Este estudio demuestra que la elección del modelo de lenguaje de gran tamaño como evaluador influye significativamente en la fidelidad medida y el cumplimiento de seguridad en los resúmenes biomédicos generados por IA, con diferentes modelos produciendo tasas de error que varían por un factor de cuatro y conduciendo a conclusiones divergentes sobre la calidad del resumen.

Aditi Kishore¹2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Byzantine-Robust Decentralized GRPO: Defending Against Domain Poisoning and Reasoning-Inflation Attacks

Este artículo presenta Dec-GRPO, un marco de Optimización de Política Relativa de Grupo descentralizado y robusto ante ataques bizantinos que se defiende contra ataques de envenenamiento de dominio e inflación de razonamiento mediante la integración de filtrado de logit de referencia, selección ponderada por reputación, agregación Multi-Krum y ventajas penalizadas por longitud adaptativa.

Uday Yeruva, Gade Victoria2026-08-27
💻 ciencias de la computación

When Does Persistent Shared State Matter? Functional Boundaries, Solution Accessibility, and Causal Mechanisms in Modular Recurrent Systems

Este artículo demuestra que el estado compartido persistente en sistemas recurrentes modulares es selectivamente ventajoso en lugar de universalmente superior, volviéndose críticamente necesario específicamente cuando la información relevante para la tarea debe tanto cruzar los límites modulares como persistir después de que su disponibilidad externa haya terminado.

Qiyang Lin2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Post-Hoc Explainability for Contrastive Graph Anomaly Detection via Gradient Attention Maps

Este artículo presenta X-CoLA, el primer marco de explicabilidad post-hoc para la detección de anomalías en grafos contrastivos, el cual integra Mapas de Atención de Gradiente en el modelo CoLA para identificar las conexiones estructurales y dimensiones de características específicas que impulsan las decisiones de anomalía sin comprometer el rendimiento de la detección.

Iyad Assaad NEKKA, Hamida Seba, Walid Khaled Hidouci, Karima Amrouche2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Multi-UAV Path Planning in 3D based on APF-MADDPG

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo profundo jerárquico que integra una función de recompensa densa basada en un campo de potencial artificial mejorado con el algoritmo Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) para lograr una planificación de trayectorias 3D eficiente y óptima para múltiples UAV en entornos desconocidos con obstáculos complejos.

Ming Bai, Yan Chen, Yi Liu2026-08-27
💻 ciencias de la computación

Investigating the application of differential fuzzing to support the identification and suppression of equivalent mutants: An experimental study

Este estudio experimental demuestra que el fuzzing diferencial es un enfoque práctico y agnóstico al lenguaje para identificar y suprimir eficientemente mutantes equivalentes a través de diversos proyectos de software del mundo real, logrando puntuaciones de mutación casi perfectas mientras genera entradas accionables para fortalecer las suites de pruebas tradicionales.

Bruno Ely Reis Garcia, Simone do Rocio Senger de Souza2026-08-27