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💻 computer science

Performance evaluation and benchmarking across 16 large language models on a comprehensive real-world emergency department triage data set

Este estudio evalúa 16 modelos de lenguaje de gran tamaño con datos reales de triaje en departamentos de urgencias, encontrando que, si bien el uso de prompts estructurados puede lograr una concordancia sustancial con el personal de enfermería para la clasificación de la gravedad, la mayoría de los modelos exhiben una precisión limitada, una deficiente asignación de sectores, un exceso de confianza sistemático y un comportamiento no determinista, lo que indica que aún no están listos para la implementación clínica sin validaciones y mejoras adicionales.

Leo Benning, Anja Hirsch, Matthias Gröschel, Tobias Röschl, Martin Spott, Felix Patricius Hans, Tim Urban, Hans-Jörg Bus (…)2026-06-28
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Development and Assessment of an Accessible AI-Powered Tool for Manuscript Evaluation Through Iterative Optimization in Plastic Surgery Research ​

Este estudio demuestra que una herramienta de IA accesible y optimizada iterativamente, que utiliza meta-prompting y directrices específicas del dominio, supera significativamente tanto a los modelos de IA base como a las revisiones por pares humanas al proporcionar comentarios estructurados y de alta calidad para manuscritos de cirugía plástica, ofreciendo así una solución escalable para apoyar a los investigadores en entornos con recursos limitados.

Raunak Goyal, Joey Liang, Mihir S Kulkarni, Philong Nguyen, Srinithya Gillipelli, Ashit Patel2026-06-28
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FusionAttNet Framework for Hierarchical Attention Driven Sentinel 1 and Sentinel 2 Fusion for Semi Arid Land Cover Classification in Far North Cameroon

Este estudio presenta FusionAttNet, un novedoso marco de aprendizaje profundo que integra datos ópticos de Sentinel-2 y SAR de Sentinel-1 a través de un mecanismo de atención jerárquica consciente de la modalidad para lograr una precisión del 96,75% en la clasificación de la cobertura terrestre semiárida en el Extremo Norte de Camerún, superando significativamente a los métodos de fusión tradicionales al abordar eficazmente la homogeneidad espectral, la cobertura de nubes y la variabilidad estacional.

Pountianus Berinyuy Wirba, Mvogo Ngono, Noumsi Woguia Auguste Vigny, Emile Tatinyuy Verdzekov, ELE Pierre2026-06-28
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Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

Este estudio utiliza el modelado basado en agentes y el aprendizaje por refuerzo para demostrar que la duración del entrenamiento en los Centros de Operaciones de Seguridad genera ganancias de rendimiento no lineales, con una inversión óptima que ocurre entre los 500 y los 1,000 episodios y equipos altamente capacitados que logran ventajas de eficiencia equivalentes a reclutar entre 20 y 25 personas adicionales.

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27
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Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

Este artículo presenta un marco experimental reproducible que demuestra que la combinación de intrusiones físicas de HID con ataques de red MQTT expone compromisos críticos de seguridad-rendimiento en dispositivos IoT restringidos, revelando que si bien TLS ofrece una fuerte confidencialidad, incurre en costos prohibitivos de latencia y memoria en hardware heredado, motivando así una nueva arquitectura de Defensa en Profundidad Híbrida que prioriza las Listas de Control de Acceso para una protección eficiente y escalable.

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
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Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

Este artículo propone un marco de espacio de estados unificado para asegurar las redes de IoT mediante la integración de ecuaciones diferenciales y aprendizaje automático para modelar la dinámica de propagación de amenazas, detectar anomalías y optimizar las estrategias de control defensivo, demostrado a través de un estudio de caso de malware SEIRS simulado.

Mussa Justin Muhindo2026-06-27
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Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

Este artículo propone el marco de trabajo de Diagnóstico Cognitivo Consciente de Grupos (GACD, por sus siglas en inglés), el cual aborda la escasez de datos en los datos de respuesta de los estudiantes mediante la agrupación de estudiantes con patrones similares, la descomposición de las interacciones en subgrafos de aciertos y errores para un aprendizaje independiente, y el empleo de la alineación autosupervisada para mejorar la precisión de la evaluación del estado cognitivo.

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
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HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

Este artículo propone HERO-SNN, un marco de red neuronal de impulsos homeostático y optimizado por recompensa que integra la retroalimentación específica de la tarea con el aprendizaje local basado en impulsos para mejorar la precisión de la clasificación y la interpretabilidad de los datos de EEG espaciotemporales, superando tanto al STDP estándar como a los modelos de aprendizaje profundo de vanguardia en un estudio de protocolo de tacto basado en Havening.

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
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AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

Este artículo propone un marco de trabajo de CNN impulsado por AutoML interpretable que clasifica la susceptibilidad hipnótica a partir de datos de EEG multicanal segmentados, logrando una precisión perfecta en su mejor pliegue e identificando las bandas de frecuencia alfa y gamma como las características más críticas mediante técnicas de XAI.

Ali Walid Daher2026-06-26