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3729 artículos

💻 ciencias de la computación

Quantifying Uncertainty in LLM-Extracted Causal Relations for Safety-Critical Decision Support

Esta investigación propone y evalúa un marco integral que cuantifica la incertidumbre en las relaciones causales extraídas por LLM de narrativas de seguridad crítica mediante el uso de señales de múltiples fuentes y la predicción conforme, demostrando que las estimaciones de confianza calibradas mejoran significativamente la precisión de la extracción y permiten un triaje de expertos rentable para una toma de decisiones confiable e informada sobre riesgos.

Jim Dorsey2026-10-26
💻 ciencias de la computación

MedAgent-RAG: an agentic retrieval-augmented system for adaptive clinical history-taking, with a network analysis of medical interviews

Este artículo presenta MedAgent-RAG, un sistema de recuperación aumentada multiagente que mejora significativamente la toma de historial clínico automatizada al adaptarse dinámicamente a las respuestas del paciente, mientras analiza simultáneamente 231 entrevistas médicas para revelar que el conocimiento clínico está compartimentado en módulos sindrómicos y que el interrogatorio sigue un flujo de Markov de dos fases distintivas.

Samir Jabbar, Maria Alice Bertolim, Christophe Cruz2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Deep Learning-Based Breast Ultrasound Lesion Segmentation Using Cross-Scale Attention and Edge-Aware Supervision

Este artículo propone una Attention U-Net modificada con atención de escala cruzada y supervisión sensible a los bordes para la segmentación de lesiones de ultrasonido mamario, pero su utilidad clínica se ve actualmente limitada por bajos puntajes de Dice, la recuperación e IoU, así como por una partición de datos no verificada y métricas de desempeño conflictivas que requieren mayor validación y comparaciones con líneas base.

Sathish Parvatham, K. Raj Kumar, V. Malathy2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Auditable Corridor Shortlisting under Partial Observability: A Systems Approach to Ranking Human Trafficking Origin–Destination Links

Este artículo presenta un marco basado en sistemas y auditable que integra atributos tabulares, redes neuronales de grafos y modelado temporal para generar corredores de origen-destino de trata de personas reproducibles, con registros de verificación adjuntos para revisión externa, a pesar de los desafíos de la escasez de datos y la alta varianza de las semillas.

Michael A Magid, Melissa Zeynep Ertem, David Cingranelli, Todd Landman2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Target Leakage in Machine Learning Models that Predict Higher Education Graduation from Administrative Records

Este estudio demuestra que las predicciones casi perfectas de la graduación en la educación superior reportadas anteriormente fueron artefactos de fuga de datos (target leakage) provenientes de atributos determinados por el resultado, y establece que al utilizar un protocolo corregido y libre de fugas en registros administrativos de Gaza, los modelos de aprendizaje automático alcanzan una precisión alta pero realista (hasta un 89,16 %) siendo el número de semestres completados el predictor más fuerte.

Samer Yaghi, Rebhi S. Baraka2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Numerical and Algebraic Evaluation of Chebyshev Polynomial Representations for Ring-LWE-Related Polynomial Arithmetic

Este artículo evalúa las representaciones de polinomios de Chebyshev para la aritmética Ring-LWE, demostrando que, si bien preservan la estructura algebraica subyacente, su utilidad numérica se ve severamente limitada por un rápido crecimiento del mal condicionamiento en dimensiones mayores, fallando finalmente en ofrecer una reducción de ruido o un rendimiento criptográfico superior en comparación con los enfoques estándar.

Mohammad Asif, Sanjay Agal2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Epidemiological Models of Topic Propagation in Co-authorship Networks: Degree-Block Models Versus Homogeneous Mixing

Este artículo cuestiona la validez del uso de redes de coautoría como sustrato para modelos epidémicos de propagación de temas, demostrando que los modelos de bloques de grado no superan consistentemente a los modelos de mezcla homogénea debido a que la mayoría de las adopciones de temas ocurren sin colaboración previa con autores activos, lo que sugiere que el contagio real requiere redes que incluyan a no adoptantes y que precedan a la adopción.

Ismael Robles-Martínez, Jorge Cruz-Trani, Daniela Aguirre-Guerrero, Ricardo Marcelín-Jiménez2026-10-26
💻 ciencias de la computación

Decided or Open? Comparing Program Repair Techniques When Patch Correctness Is Unknown

Este artículo propone un marco de "decidido o abierto" para comparar técnicas de reparación automática de programas bajo incertidumbre mediante el cálculo del rango completo de diferencias posibles en la tasa de éxito, lo que permite a los investigadores identificar qué comparaciones pueden resolverse con más pruebas y revela discrepancias significativas en la fiabilidad de los resultados de las pruebas archivadas a través de diferentes modelos.

Sadnan Nafis2026-10-26
💻 ciencias de la computación

ΔPPL Is Not ΔCE: The Scale-Dependence Confound in Generative Continual-Learning Forgetting Metrics

Este artículo demuestra que reportar el olvido en el aprendizaje continuo generativo como el cambio en la perplejidad bruta (ΔPPL) introduce un factor de confusión dependiente de la escala que infla o deflacta artificialmente los ratios de olvido diferencial basándose en los niveles de perplejidad base, argumentando en su lugar por la entropía cruzada (ΔCE) como una métrica invariante de escala para revelar la verdadera deriva subyacente del modelo.

庆君 张2026-10-26