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💻 ciencias de la computación

PayGuard AI: An Explainable Hybrid Framework for Corporate Payment-Anomaly Detection and Working-Capital Decision Support

Este artículo presenta PayGuard AI, un marco híbrido explicable que integra reglas de negocio, aprendizaje automático y simulaciones estadísticas para detectar anomalías en los pagos y apoyar decisiones de capital de trabajo, demostrando una alta precisión e interpretabilidad en datos de transacciones sintéticas al tiempo que reconoce la necesidad de validación en el mundo real.

Tanisi Das2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Self-Supervised Pretraining of Molecular Graph Encoders with LeJEPA

Este artículo demuestra que, si bien el preentrenamiento autosupervisado basado en LeJEPA produce representaciones moleculares de alta calidad que superan significativamente a la inicialización aleatoria en el sondeo congelado y complementan a las huellas dactilares tradicionales, sus beneficios no se traducen de manera robusta en ganancias de rendimiento en tareas posteriores mediante el ajuste fino estándar, lo que sugiere que la combinación a nivel de características es la estrategia óptima para aprovechar estas incrustaciones preentrenadas.

Michał Kulczykowski, Rafał Łabędzki2026-10-22
💻 ciencias de la computación

SecureL-DLSC: Security- and Privacy-Aware, Location-Sensitive Service Composition with an Auditable Evidence-Admissibility Protocol

Este artículo presenta SecureL-DLSC, un marco de composición de servicios consciente de la seguridad y la privacidad que impone restricciones de viabilidad obligatorias mediante un protocolo de admisibilidad de evidencia auditable, demostrando que las penalizaciones blandas son insuficientes para el cumplimiento y que se requieren implementaciones de optimizador específicas para encontrar soluciones viables bajo políticas estrictas.

Alshaimaa M. Mohammed2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Directed Symbolic Execution for Path Feasibility Analysis]{Directed Symbolic Execution for Path Feasibility Analysis in Software Security Testing

Este artículo presenta un método de ejecución simbólica dirigida que mejora el análisis estático de seguridad mediante la verificación eficiente de la viabilidad de rutas interprocedimentales a través de la simbolización automatizada y límites de iteración de bucles, mejorando así significativamente la precisión mientras preserva la exhaustividad en evaluaciones de referencia del mundo real.

Hovhannes Movsisyan, Hripsime Hovhannisyan, Tigran Avagyan, Hayk Aslanyan2026-10-22
💻 ciencias de la computación

A Lightweight Convolutional Neural Network Framework for Automated Visual Classification of Maize Leaf Diseases

Esta investigación presenta una evaluación comparativa de tres redes neuronales convolucionales ligeras (MobileNetV2, MobileNetV3-Small y EfficientNet-B0) para la clasificación automatizada de cuatro enfermedades de la hoja de maíz, demostrando que EfficientNet-B0 alcanzó el mayor rendimiento con un 96.96% de precisión y un 99.82% de ROC-AUC, al tiempo que equilibra la eficiencia computacional para un potencial despliegue móvil.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-10-22
💻 ciencias de la computación

ChunkGuard: a user-space secure file storage system with chunk- level encryption and integrity protection

ChunkGuard es un sistema de almacenamiento de archivos seguro en el espacio de usuario que emplea cifrado AES-128-CTR a nivel de fragmentos y verificación de integridad HMAC-SHA256 para proteger la confidencialidad de los datos y detectar manipulaciones, logrando seguridad funcional mientras identifica la E/S de disco como su principal cuello de botella de rendimiento.

Biryomumeisho Joshua, Ocen Emmy Fred, Bbosa Denis, Fred Paul Mark Jjunju2026-10-22
💻 ciencias de la computación

From Soft to Hard Constraints in Physics-Informed Extreme Learning Machines: Analysis and Algorithms

Este artículo propone una Máquina de Aprendizaje Extremo Informada por la Física (PIELM) de restricción dura que incorpora las condiciones de contorno de Dirichlet directamente en la función de prueba mediante un término de elevación, eliminando así los desequilibrios estructurales en el sistema de mínimos cuadrados para lograr la satisfacción de los contornos con precisión de máquina y reducir los errores relativos L² hasta en siete órdenes de magnitud en comparación con las formulaciones estándar de restricción suave.

Ruonan Zhai, Xiaoyuan Shi, Xiong Xiong, Zhuo Zhang, Maowei You2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Predicting Expert-Rated Quality of Large Language Model Responses to Orthopaedic Patient Questions Using Computational Intelligence

Este estudio evalúa la calidad clínica de cuatro modelos de lenguaje de gran tamaño en preguntas de pacientes ortopédicos mediante calificaciones de expertos, encontrando un rendimiento generalmente alto sin diferencias estadísticamente significativas entre los modelos, mientras demuestra que combinar características de PLN y semánticas puede predecir débilmente la precisión calificada por expertos a pesar de las limitaciones en la predicción automatizada de la calidad.

Volkan Kızılkaya, Murat Aslanyürek, Canan Aslanyürek, Ali Levent, Mehmet Melih Asoğlu2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Retrieval-Augmented Generation for Taxpayer Advisory in an LMIC Setting: A Proof-of-Concept Evaluation of Statutory Legal Retrieval

Este estudio presenta una evaluación de prueba de concepto de un marco de generación aumentada por recuperación para el asesoramiento tributario en países de ingresos bajos y medios, demostrando que la recuperación semántica de la legislación nacional sobre el impuesto sobre la renta puede lograr una alta precisión en la identificación de disposiciones estatutarias para apoyar el direccionamiento de modelos de lenguaje fundamentados, al tiempo que destaca la necesidad de una validación adicional sobre la calidad de la generación y el cumplimiento legal antes de su implementación.

Omara Innocent, Okasio Emmanuel, Akello Matilda Sandra, Fred Paul Mark Jjunju, Denis Bbosa2026-10-22
💻 ciencias de la computación

A structured event logging framework for language model assisted security event analysis

Este artículo propone un nuevo formato de registro de eventos estructurado que presenta cobertura de telemetría, selección de fidelidad, consistencia de tiempo de generación y correlación para superar el rendimiento inconsistente en el análisis de eventos de seguridad basado en modelos de lenguaje, demostrando resultados significativamente mejorados y consistentes a través de varios modelos en comparación con los formatos existentes.

Siraaj Akhtar, Saad Khan, Simon Parkinson2026-10-22