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💻 ciencias de la computación

Leveraging Large Language Models for Assessments Grading and Personalised Feedback Generation: A Case of Software Engineering

Este estudio evalúa la efectividad de los LLM (ChatGPT-4 y Gemini 2.5) en la calificación de evaluaciones de Ingeniería de Software y la generación de retroalimentación personalizada, encontrando que, si bien producen una retroalimentación de alta calidad y puntuaciones preliminares, su correlación limitada con la calificación de los instructores sugiere que son más adecuados para un modelo híbrido que apoye en lugar de reemplazar a los instructores humanos.

Mamoona Tasadduq, Fakhra Amjad, Javed Ali Khan, Hafsa Shareef Dar2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Machine Learning Approaches for Hourly Emergency Department Patient Arrival Forecasting: A Multi-Horizon Comparison with Operational Benchmarking at a Norwegian Hospital

Este estudio demuestra que los modelos de aprendizaje automático, particularmente una arquitectura Direct LSTM+Optuna que evita el problema de las "características congeladas" inherente a los enfoques autorregresivos recursivos, superan significativamente al de referencia operativo basado en calendarios de Noruega para la previsión horaria de llegadas de pacientes al departamento de emergencias a través de horizontes de planificación tanto cortos como extendidos.

Md Ariful Islam Foysal, Gustav Trygve Siqueland, Vetle Ellingsen Hauge, Rasmus Rimestad, Vimala Nunavath, Bjørn-Jostein (…)2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Ecological Proportionality in Generative AI: The Ethics of Marginal Capability and Environmental Sufficiency

Este artículo propone una "Prueba de Proporcionalidad de la Capacidad Ecológica" y un marco de gobernanza correspondiente para guiar éticamente la selección de modelos de IA generativa, exigiendo que los desarrolladores eviten costos ambientales significativamente mayores a menos que la carga ecológica marginal esté justificada por un aumento proporcional y específico del contexto en la capacidad.

Prudvi Saisaran Ponduru, Pavani Priya Vyshnavi Nandanavanam, Sai Kesav Kumar Ponduru2026-08-25
💻 ciencias de la computación

Distributed IoT Security with Blockchain, Privacy-Preserving Techniques, and Predictive Maintenance Models

Este artículo propone un novedoso marco basado en blockchain para la seguridad de IoT distribuida que integra el aprendizaje federado, IPFS y criptografía ligera para superar las limitaciones de escalabilidad y recursos, logrando una precisión casi perfecta (99,88 %) y una detección de anomalías robusta para el mantenimiento predictivo en tiempo real a través de diversas aplicaciones.

Haitham A. Mahmoud, Ahmed T. Soliman, Mohammed El-Meligy, Azhar Imran, Abdelaty Edrees Abdelgawad2026-08-25
💻 ciencias de la computación

LEGR: Learnable-Edge Graph Refinement for Table Structure Recognition

Este artículo presenta LEGR, un marco de extremo a extremo para el Reconocimiento de la Estructura de Tablas que reemplaza las heurísticas geométricas estáticas con características de aristas relacionales aprendibles y un módulo de refinamiento de Red de Atención de Grafos en cascada para lograr un rendimiento robusto e invariante al dominio mediante la corrección iterativa de predicciones a través del razonamiento de diseño global aprendido.

Saeed Ahmed, Muhammad Mudassir Mehmood, Muhammad Imran Malik, Muhammad Naseer Bajwa, Waheed Ahmed2026-08-25
💻 ciencias de la computación

An Explainable Android-Based Decision Support System for High-Performance Concrete Strength Prediction Using XGBoost and Monte Carlo SHAP

Este estudio presenta un sistema de soporte de decisiones basado en Android que es explicable y utiliza un modelo XGBoost optimizado y un algoritmo Monte Carlo SHAP computacionalmente eficiente para proporcionar predicciones interpretables y en tiempo real de la resistencia a la compresión del concreto de alto desempeño directamente en dispositivos móviles.

mohsen beigi2026-08-24
💻 ciencias de la computación

A Dual-Balance Framework for Long-Tailed Multimodal Relation Extraction

Este artículo propone un marco unificado de doble equilibrio que aborda tanto el desequilibrio de etiquetas como el de modalidades en la extracción de relaciones multimodales de cola larga mediante una estrategia de fusión de rama de modalidad para la consistencia intermodal y un calibrador de clase consciente de la prioridad para mejorar el reconocimiento de relaciones de cola, demostrando un rendimiento competitivo en los bancos de pruebas MNRE y MORE.

Zhihao Lin, Hailin Wang, Ao Ma, Hangyi Ren, He Ma, Yanbing Xie, Dan Zhang2026-08-24
💻 ciencias de la computación

Multiple approximate-response agents (MARA): Fast near-optimal primal recovery for distributed optimization

El artículo propone Agentes de Respuesta Aproximada Múltiple (MARA), un método de recuperación primal paralelizable que genera múltiples respuestas de suboptimalidad acotada a consultas de precios duales y las combina para lograr rápidamente soluciones factibles y casi óptimas en optimización distribuida sin aumentar el tiempo de ejecución.

Tetiana Parshakova, Yicheng Bai, Garrett van Ryzin, Stephen Boyd2026-08-24
💻 ciencias de la computación

FPA-Net:Frequency and Position-Aware Deep Network for Low-Light Image Enhancement in HVI Color Space

Este artículo presenta FPA-Net, una red profunda de doble rama que aprovecha el modelado de frecuencia de valores complejos y mecanismos de atención conscientes de la posición dentro del espacio de color HVI para lograr una mejora de imágenes con poca luz de vanguardia con una fidelidad estructural y consistencia de color superiores.

Huaping Zhou, Zihao Li, Kelei Sun2026-08-24