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💻 ciencias de la computación

Machine learning reduces audit detection risk in 3.3 million public sector general ledger transactions

Este estudio demuestra que un novedoso marco de aprendizaje automático de cuatro capas, validado frente a 3,3 millones de transacciones reales del sector público e informes de auditoría oficiales, supera significativamente al Muestreo de Unidades Monetarias tradicional al reducir el riesgo de detección de auditoría de más del 38% al 2,01%, al tiempo que reduce el tiempo de procesamiento en un 98,7%.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Chimedtsogzol Sangajav2026-08-13
💻 ciencias de la computación

Adaptive Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Distributed Zero Trust Architectures in Global Financial Ecosystems

Este artículo propone AMADRL-ZTA, una arquitectura de Confianza Cero distribuida que aprovecha el aprendizaje por refuerzo profundo multiagente adaptativo para mejorar significativamente la detección de amenazas, reducir los tiempos de respuesta y mejorar la adaptabilidad de las políticas para asegurar los ecosistemas financieros globales contra ataques cibernéticos sofisticados.

Ankur Mahida2026-08-13
💻 ciencias de la computación

Boundary-Based Stability Monitoring of DDoS-Induced Structural Stress in Networked Systems

Este artículo propone un marco matemático para la detección temprana de DDoS que utiliza un funcional de estabilidad y un operador de distorsión para medir la distancia del tráfico de red respecto a un dominio de estabilidad teórico, ofreciendo una alternativa más interpretable y robusta a los métodos tradicionales de monitoreo basados en umbrales.

Abdullah M. Almarashi2026-08-13
💻 ciencias de la computación

Causal Transformer: Scaling Gradient-Based Causal Discovery to 500 Variables

El artículo presenta el Causal Transformer (CT), una arquitectura de autoatención que supera las limitaciones de dimensionalidad de los métodos basados en gradientes existentes para permitir un descubrimiento causal robusto en el régimen de 200–500 variables, identificando con éxito redes de conductores de cáncer validadas biológicamente en hardware de consumo donde enfoques previos fallan.

Shuaidong Gao2026-08-13
💻 ciencias de la computación

Classification of High-Risk Paratransit Drivers Using Ensemble Machine Learning

Este estudio utiliza un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático, en el que la Regresión Logística surgió como el modelo más eficaz, para clasificar a los conductores de paratránsito de alto riesgo en Gazipur, Bangladesh, basándose en factores socioeconómicos y operativos, ofreciendo así a las autoridades de transporte una herramienta basada en datos para intervenciones de seguridad dirigidas.

Md Sifat Bin Siraj, Shumaila Noor, Md Emon Miah, Md Jubayadul Islam, Saifullah Mahmud, Jannatul Ferdous, Sk. Md. Ahaduz2026-08-13
💻 ciencias de la computación

PV Defect Detection Network Equipped with Novel Decoupled Downsampling, Mixed Attention and Heterogeneous Convolution Modules

Este artículo propone CCM-YOLO, un modelo de detección de defectos fotovoltaicos ligero y preciso que utiliza imágenes de luz visible e integra módulos novedosos de submuestreo desacoplado, atención mixta y convolución heterogénea para reducir significativamente el costo computacional, superando al mismo tiempo a los métodos de vanguardia tanto en precisión como en eficiencia del modelo.

Ling Zhu, Jianyu Cheng, Guangyu Liu2026-08-13
💻 ciencias de la computación

Ancient Painting Garment Inpainting via Garment Structure Guidance and Garment Region-Reweighted Flow Matching

Este artículo propone un marco de dos etapas que combina la guía de Fashion LoRA y el Garment Region-Reweighted Flow Matching para abordar la degradación estructural y textural de las prendas en pinturas antiguas, mejorando significamente la calidad de la restauración y proporcionando candidatos digitales auditables y con restricciones estructurales para la preservación del patrimonio cultural.

Jinjing Yu, Juan Chai, Xiyue Zhang, Rong Fu, Kaixuan Liu2026-08-13
💻 ciencias de la computación

RAGtio: A Modular Framework for Systematic Evaluation of Hybrid Retrieval-Augmented Generation Pipelines

Este artículo presenta RAGtio, un marco modular y de código abierto construido sobre Haystack y Qdrant que permite la evaluación sistemática y reproducible de canales de recuperación de RAG híbridos en el dominio biomédico a través de modos de evaluación duales e interfaces accesibles tanto para usuarios técnicos como no técnicos.

Annamaria Defilippo, Nicola Procopio, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri, Patrizia Vizza2026-08-13
💻 ciencias de la computación

Explainable Multi-Agent AI Systems for Intelligent Software Engineering and Business Automation

Este artículo presenta XCognitive SwarmNet, un marco de agentes múltiples basado en enjambres cognitivos que integra el razonamiento colaborativo, la inteligencia de decisión explicable y la simulación de gemelos digitales para mejorar significativamente la precisión, la calidad, la eficiencia y la transparencia de la ingeniería de software impulsada por IA y la automatización de negocios para la Industria 4.0.

Aashish Baldwa, Devang Upadhyay, Premal Bhatt, Pratham Bhatt, Nebojsa Bacanin, Milica Djuric Jovicic, Bosko Nikolic2026-08-13
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Delegation-Aware Runtime Contracts for Open LLM Multi-Agent Systems: Constraint Preservation, Capability Revocation, and State Recovery

Este artículo introduce los Contratos de Ejecución Conscientes de la Delegación (DARC, por sus siglas en inglés), un marco formal que trata la transferencia de autoridad en sistemas multiagente de LLM como un proceso verificable por máquina para imponer la preservación de restricciones, la revocación de capacidades y la recuperación de estado mediante mediación determinista en tiempo de ejecución, abordando así los riesgos de seguridad de tratar la delegación como mero lenguaje natural.

Vinay Bamil2026-08-13