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💻 ciencias de la computación

Trustworthy Swarm Intelligence for Green IoT: Communication-Efficient and Safe Multi-Agent Synchronization across the Cloud-Edge Continuum

Este artículo presenta ET-S3, un novedoso marco de activación por eventos para el IoT Verde que adapta dinámicamente los umbrales de transmisión basándose en los niveles de batería e integra Funciones de Barrera de Control para lograr una sincronización de enjambres multiagente eficiente en comunicación y segura a través del continuo Nube-Borde, reduciendo significativamente el consumo de energía y la sobrecarga de comunicación mientras mantiene una baja latencia y cero violaciones de seguridad.

Bindiya Jain, Ravikant Gupta, Hemant K Upadhyay2026-10-23
💻 ciencias de la computación

AI-Driven Automation of Software Testing to Enhance Software Quality and Enable Agentic AI

El artículo propone el Agentic-QA Fusion Framework, un sistema multiagente con estado que supera las limitaciones de la IA generativa estándar en la generación de pruebas mediante la estrategia autónoma y la autorreparación de scripts para lograr una corrección sintáctica casi perfecta y altas puntuaciones de mutación a través de dominios industriales complejos y regulados.

Ibrahim El Samman, Mohammed Safy2026-10-23
💻 ciencias de la computación

RuleConEx: an intrinsically interpretable neural network unifying logical rules and counterfactual explanations for data access control

RuleConEx es una red neuronal intrínsecamente interpretable que unifica decisiones de acceso, reglas SI-ENTONCES conformes con ABAC y explicaciones contrafácticas válidas dentro de un único paso hacia adelante, logrando una precisión comparable a los modelos de vanguardia mientras ofrece un equilibrio ajustable entre la explicabilidad orientada al usuario y la orientada al auditor.

Benoît Martin Azanguezet Quimatio, Erick Tsafack Nteudem, Paul Valery Nguezet2026-10-23
💻 ciencias de la computación

Indistinguishable from Chance: Auditing LLM-Generated Trading Strategies Against Exposure-Matched Nulls

Este estudio demuestra que las estrategias de trading generadas por modelos de lenguaje de gran tamaño son estadísticamente indistinguibles del azar y no exhiben una verdadera habilidad de sincronización, revelando que su rendimiento aparente está impulsado únicamente por la exposición al mercado en lugar de por una capacidad predictiva.

Rajaa Filali, Said El Qotbi2026-10-23
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WAFGen: LLM Agents for IDS and Multi-Cloud WAF Rules Generation

Este artículo presenta WAFGen, un flujo de trabajo de ajuste fino de múltiples LLM que genera automáticamente reglas de IDS y WAF sintácticamente válidas y rentables para los principales proveedores de la nube, logrando una alta precisión y reducciones significativas en los costos de capacidad de AWS Web ACL en comparación con las líneas base manuales.

Anes Abdennebi, Nadjia Kara, Hakima Ould-Slimane2026-10-23
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Q-IDS Bench: Reproducible and Resource-Aware Evaluation of Quantum-Inspired Intrusion Detection Across Five Network and IoT Datasets

Q-IDS Bench proporciona una evaluación reproducible y consciente de los recursos de nueve configuraciones de detección de intrusiones de inspiración cuántica a través de cinco conjuntos de datos, demostrando que el rendimiento del modelo es específico de cada conjunto de datos y que la hibridación por sí sola no garantiza resultados superiores, estableciendo así una línea base para futuras comparaciones de aprendizaje automático cuántico genuino.

Fuad Ibne Jashim Farhad, MD Mamunur Rashid, Ali Shahidinejad2026-10-23
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Intelligent Bayesian analysis Based on Knowledge Graph and Graph Neural Network for Subway Fire Risk

Este artículo propone un marco de inferencia bayesiana inteligente que integra un Grafo de Conocimiento mejorado con Redes Neuronales de Grafos y Procesamiento de Lenguaje Natural para superar las limitaciones del sesgo subjetivo y el razonamiento deficiente en los métodos tradicionales de evaluación de riesgos de incendio en el metro.

Changhong Wang, Tao Jin, Deyong Cai, Baolin Hu2026-10-23
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Volcanic Activity Optimizer for High-Dimensional Gene Selection: A Novel Nature-Inspired Metaheuristic

Este artículo propone el Optimizador de Actividad Volcánica (VAO, por sus siglas en inglés), una novedosa metaheurística inspirada en la naturaleza que equilibra eficazmente la exploración y la explotación a través de la dinámica volcánica para resolver problemas de optimización complejos e identificar subconjuntos de genes compactos e informativos a partir de datos de alta dimensión.

Seyyid Ahmed Medjahed, Mourad Bouatouche, Fatima Boukhatem2026-10-23
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Drone-Based Early Forest Fire Detection Using Vision-Language Models on NVIDIA Jetson Orin Nano

Este artículo presenta un marco de trabajo de IA en el borde desplegado en un UAV equipado con NVIDIA Jetson Orin Nano que combina un detector YOLOv8s ajustado con un modelo de visión y lenguaje basado en CLIP para lograr la detección de incendios forestales en tiempo real y con alta precisión mediante descripciones de escenas en lenguaje natural, reduciendo significativamente los falsos positivos mientras mantiene una baja latencia.

Mohamed Amine Jabli, Abdellaoui Mehrez, Douik Ali2026-10-23
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An Adaptive Balancing and Threshold-Tuning Framework with Hybrid Feature Selection for Liver Disease Classification

Este artículo propone un marco de aprendizaje automático adaptativo que integra la Selección de Características Híbrida de Cinco Criterios con el Ajuste de Umbral y Balanceo Adaptativo para abordar eficazmente el desequilibrio de clases y la redundancia de características en la predicción de enfermedades hepáticas, logrando una alta sensibilidad y un rendimiento robusto en los conjuntos de datos ILPD y LDPD.

Ahood Aldalbahi, Samia Dardouri2026-10-23