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💻 ciencias de la computación

Complexity-Aware Model Selection for Structural Simulation Surrogates: Defining the Boundary Between Descriptor Models and Mesh-Based Graph Neural Networks

Este estudio establece un marco de selección de modelos consciente de la complejidad para sustitutos de simulación estructural al demostrar que, mientras que los modelos basados en descriptores son suficientes para geometrías simples, las redes neuronales de grafos basadas en mallas se vuelven necesarias y significativamente más precisas a medida que la complejidad topológica aumenta, definiendo así un límite graduado para la elección óptima del sustituto.

Pancho Dachkinov, Tanio Tanev2026-08-19
💻 ciencias de la computación

Individualized Machine Learning–Grounded Large Language Models for Within-Person Simulation of Physical Activity Psychological Mechanisms and Behavior in Adults with Prehypertension: A Methodological Evaluation

Esta evaluación metodológica demuestra que la incorporación de reglas de comportamiento individualizadas derivadas de aprendizaje automático en los prompts de modelos de lenguaje de gran tamaño mejora la simulación de los patrones de actividad física y psicológica intraindividual en adultos con prehipertensión, aunque el enfoque híbrido no superó la precisión predictiva de los modelos de aprendizaje automático dedicados a cada participante para los resultados de ejercicio estructurado.

Haoming Ma, Zihao Liu, Runyuan Pei, Zhining Yang, Yuyang Zhang, Meihua Piao2026-08-19
💻 ciencias de la computación

Auditable AI Assisted Semantic Completion Supports Metadata Enhancement in Digital Cultural Heritage Collections

Este estudio presenta y evalúa un flujo de trabajo asistido por IA, auditable y reproducible, que aprovecha técnicas de coocurrencia y propagación de etiquetas para mejorar eficazmente los metadatos dispersos y desiguales en colecciones de patrimonio cultural digital, logrando altas tasas de recuperación para etiquetas faltantes de tipo de objeto, material, sujeto y clasificación.

Ziqi Shen2026-08-19
💻 ciencias de la computación

Enhancing RD-BIBD Key Pre-distribution with Permutation Aware Node Assignment in Fog Computing

Este artículo propone un esquema de predistribución de claves jerárquico y seguro para redes de IoT asistidas por niebla que mejora la resiliencia contra ataques de captura física de nodos mediante la integración de estructuras combinatorias basadas en diseño residual con un mecanismo de permutación aleatoria para oscurecer el mapeo determinista entre los bloques criptográficos y los nodos físicos, todo ello manteniendo un bajo costo de sobrecarga y una alta conectividad.

Majid Tajeri2026-08-19
💻 ciencias de la computación

A Context-Aware Machine Learning Framework for Energy Anomaly Detection and Explainability in Hospital Equipment

Este artículo propone un marco de aprendizaje automático sensible al contexto que combina Isolation Forests, Random Forests y la explicabilidad SHAP para detectar e interpretar anomalías energéticas en equipos hospitalarios, logrando una precisión superior y bajas tasas de falsas alarmas validadas en conjuntos de datos reales y sintéticos.

Jayanthi K, Jayasudha V, Aruna S K, Jothi Arunachalam S, Nagaraj Ashok2026-08-19
💻 ciencias de la computación

Multi model deliberation improves the stability of automated scoring by large language models across genres and assessment contexts

Este estudio demuestra que un marco de deliberación multimodelo, donde tres modelos de lenguaje grandes chinos heterogéneos intercambian puntuaciones y razonamientos de forma iterativa, mejora significativamente la estabilidad y la precisión de la calificación automatizada de ensayos a través de diversos géneros y contextos de evaluación, siendo cualquier sesgo sistemático resultante efectivamente corregible mediante una calibración estándar anclada en humanos.

Xiaoying ZHENG, Benhui CHEN, Yuqing CHEN, Yun YANG2026-08-19
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AI Acceptance and Digital Transformation as Predictive Drivers of University Sustainability Using a Hybrid Machine Learning Model

Este estudio utiliza datos de encuestas de 178 ejecutivos universitarios tailandeses y un novedoso modelo híbrido de aprendizaje automático SA-Optuna-Stack para demostrar que la transformación digital y la aceptación de la IA son impulsores predictivos significativos de la sostenibilidad organizacional en la educación superior del sudeste asiático, identificando las habilidades del personal y las redes externas como palancas clave, al tiempo que proporciona una herramienta de alta precisión para monitorear los resultados institucionales alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.

Seerungrat Sudsomboon, Yuthachai Krokaew, Pawarisa Seangkham, Sutana Boonlua2026-08-19
💻 ciencias de la computación

GADE-YOLO: An Efficient Geometry-Adaptive Network for Industrial Wood Surface Defect Inspection

Este artículo propone GADE-YOLO, una red de geometría adaptativa eficiente basada en YOLOv11n que integra módulos de mejora de características multiescala adaptativa, fortalecimiento de bordes y convolución deformable para superar eficazmente la interferencia de las vetas de la madera y las morfologías de defectos irregulares, logrando una precisión superior y un rendimiento ligero para la inspección de defectos en superficies de madera industriales en tiempo real.

Mengyang Wu, Huijian Han, Lei Li2026-08-19
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Agri-GAC-CoC: A Domain-Situated Chain-of-Checks Framework for Generative AI Feedback in Higher Agricultural Education

El artículo presenta Agri-GAC-CoC, un marco de trabajo de Cadena de Verificaciones (Chain-of-Checks) específico para el dominio de la IA generativa que supera significativamente al prompting zero-shot, basado en rúbricas y al de Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought) estándar en la generación de retroalimentación válida y accionable para la escritura agrícola, al priorizar las verificaciones de dominio fundamentadas en la tarea sobre la fluidez superficial.

Yurun Wang, Moyu Zhong2026-08-19