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💻 ciencias de la computación

From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems

Este artículo presenta el marco de Supervisión-al-Control (O2C, por sus siglas en inglés), un modelo socio-técnico que comprende seis funciones y condiciones de apoyo, para diagnosticar por qué la supervisión humana a menudo no logra alcanzar un control efectivo en sistemas de IA de alto riesgo mediante el análisis de instrumentos regulatorios y casos del mundo real donde la interpretación y la intervención oportuna fallan frecuentemente.

Karim Hardy2026-07-10
💻 ciencias de la computación

Quantum-Resilient DICOM Image Secret Sharing with Quasi-Periodic Unitary Scrambling and Hypergraph Authentication

Este artículo propone AJIT, un marco híbrido clásico-cuántico de alta fidelidad que garantiza el intercambio seguro y la autenticación multipartita de imágenes médicas DICOM con resiliencia cuántica mediante la combinación de compresión basada en DTCWT, el desorden unitario cuasiperiódico y la verificación por hipergrafo topológico para lograr una reconstrucción sin pérdidas y una resistencia diferencial robusta.

Digambar Padulkar, Jibi Abraham2026-07-10
💻 ciencias de la computación

Retrieval-Augmented Large-Language-Model-Based Time-Series Forecasting for Cross-Market Equity Analysis

Este estudio introduce el marco de trabajo Cross-Market Retrieval-Augmented Lag-Llama (CM-RAF-Lag-Llama), demostrando que la integración de la recuperación histórica con un modelo preentrenado Lag-Llama reduce significativamente los errores de pronóstico en diversos mercados de renta variable al aprovechar ventanas históricas análogas para corregir las predicciones, particularmente para objetivos relacionados con la volatilidad y el volumen.

Novanto Yudistira, Yanuar Putra Kharisma Adhiyasa2026-07-10
💻 ciencias de la computación

CFE-UNet: Cross-Feature Exchange Mechanism for Enhanced Representation Learning in Remote Sensing image Analysis

El artículo propone CFE-UNet, un nuevo marco de segmentación semántica para la teledetección que integra un codificador reconstruido con un decodificador de Intercambio de Características Cruzadas para combinar eficazmente el contexto global y los detalles locales, logrando un rendimiento de vanguardia en escenas urbanas y naturales complejas y heterogéneas.

Siyong Liu, Yuxuan Qin, Zhenyang Liu, Ziqian Wang2026-07-10
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Restricted Multimodal Oncology AI: Role-Aware Evidence Organisation and Cross-Domain Transfer Boundaries

Este artículo demuestra que en entornos oncológicos multimodales restringidos con datos limitados y heterogéneos, la organización de roles de evidencia auditable —asignando roles específicos y compactos a las entradas moleculares, fenotípicas y clínicas— es un determinante más crítico del rendimiento de transferencia entre dominios que simplemente aumentar la escala de representación.

Jianhua Hu, Xinche Jin, yan Song, zhi chen, lin Xing2026-07-10
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Automated Meta-Analysis of Transcranial Magnetic Stimulation Based on GraphRAG: A Methodology Study

Este estudio propone una metodología basada en GraphRAG para el metaanálisis automatizado de la literatura sobre Estimulación Magnética Transcraneal (EMT), la cual utiliza fragmentación basada en títulos, construcción de grafos de conocimiento a nivel de artículo y recuperación híbrida para lograr una extracción de parámetros de alta precisión y reducir significativamente el tiempo requerido para la síntesis de evidencia.

Yu Zhong, Jingna Jin, Xin Wang, Wang He, Tao Yin2026-07-10
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StructFix: A Structure-Aware Reasoning Framework for Automated Program Repair with Code Property Graphs

StructFix es un marco de reparación automática de programas consciente de la estructura que mejora los modelos de lenguaje con enmascaramiento mediante la integración de Grafos de Propiedades de Código para capturar mejor las dependencias de control y de datos, mejorando así la efectividad de la reparación y la robustez entre lenguajes en comparación con los enfoques existentes basados en secuencias de tokens.

Mengtian Cui, Yangfan Liu, Zhibo Lu, Yancui Hu, Peican Zhu2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciencias de la computación

FedVIB–AGP: Defending Against Distributed Backdoor Attacks in Federated Learning via Variational Information Bottleneck and Activation-Gap Pruning

El artículo propone FedVIB–AGP, un marco de reparación post-agregación para el aprendizaje federado que combina la regularización de Cuello de Botella de Información Variacional durante el entrenamiento con la Poda de Brecha de Activación durante la reparación para suprimir eficazmente los ataques de puerta trasera distribuidos mientras se mantiene una alta precisión en la tarea limpia.

Hanlei Zhou, Jie Kong, Yongjun Li2026-07-10
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Navigating the Prompt Space: Improving LLM Classification of Social Science Texts Through Prompt Engineering

Este artículo demuestra que, si bien la variación sistemática de los elementos de la ingeniería de prompts, tales como las descripciones de etiquetas, los estímulos instructivos y los ejemplos de pocos disparos (few-shot), puede mejorar significativamente la precisión de la clasificación de los LLM para textos de las ciencias sociales, las ganancias de rendimiento suelen ser marginales más allá de incrementos mínimos de contexto, a veces pueden disminuir con un exceso de contexto y varían sustancialmente entre modelos y tareas, lo que requiere una validación individual en lugar de depender de reglas generales.

Erkan Gunes, Christoffer Florczak, Tevfik Murat Yildirim2026-07-10
💻 ciencias de la computación

Detecting Cybersecurity Threats using Deep Learning: A Practical Approach

Este artículo propone un marco de aprendizaje profundo multicapa y práctico que utiliza CNN y LSTM para detectar amenazas avanzadas de ciberseguridad al abordar desafíos de ingeniería críticos como el desequilibrio de datos y proporcionando una guía para la implementación escalable y en tiempo real en los Centros de Operaciones de Seguridad.

Jamal Khouya, Abdelkrim El Mouatasim2026-07-10