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4157 artículos

💻 ciencias de la computación

Can Large Language Models Substitute for Human Raters? Reliability and Validity of Urban Design Quality Assessment

Este estudio evalúa la fiabilidad y validez de los LLM multimodales para la evaluación del diseño urbano en Seúl, encontrando que, si bien funcionan bien en características visualmente explícitas, su incapacidad para replicar plenamente las calificaciones humanas en variables contextuales o proporcionales limita su idoneidad a aplicaciones específicas de elementos en lugar de aplicaciones universales.

Wookjae Yang, Jihyun Hwang, Reid Ewing2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Imaging without Images: Using Artificial Intelligence for Direct Discovery of Spatial Signatures in the Absence of Image Reconstruction

Este artículo propone un paradigma de aprendizaje automático que evita la reconstrucción tradicional de imágenes para detectar directamente entidades de interés, tales como enfermedades, a partir de mediciones mínimas, reduciendo así significativamente los costos y el tiempo de adquisición mientras mantiene la precisión diagnóstica.

Sumit Chopra, Raghav Singhal, Angela Tong, Rajesh Ranganath, Hersh Chandarana, Daniel Sodickson2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Agentic Task Allocation for Heterogeneous Multi-Robot Systems: A Hybrid LLM and Local Search Approach

Este artículo propone un marco de asignación de tareas híbrido para sistemas multirobot heterogéneos que combina un Modelo de Lenguaje de Gran Escala para generar soluciones iniciales de alta calidad basadas en lenguaje natural con un algoritmo de búsqueda local de aceleración y desaceleración guiado por memoria, logrando una reducción del 17,07% en la duración total de la misión (makespan) en comparación con los métodos tradicionales, manteniendo al mismo tiempo la escalabilidad.

Huibo Zhang, Shengkang Chen, Ziyi Xia, Huan Yin, Fumin Zhang2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Virtual Speech Therapist: A Clinician-in-the-Loop AI Speech Therapy Agent for Personalized and Supervised Therapy

Este artículo presenta el Terapeuta de Habla Virtual (VST, por sus siglas en inglés), una plataforma impulsada por IA con un clínico en el bucle que integra la clasificación de la tartamudez basada en aprendizaje profundo con el razonamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño multiagente para generar, criticar y refinar planes de terapia personalizados y basados en evidencia para la revisión e implementación de expertos.

Shakeel SHEIKH, Patrick Marmaroli, MD Sahidullah, Slim Ouni, Fabrice Hirsch, Gonçalo Leal, Björn W. Schuller2026-06-26
💻 ciencias de la computación

The Dice Roll Method: A StandardizedProtocol for Measuring Stochastic Bias in Large Language Model Output

Este artículo introduce el "Método del Lanzamiento de Dados", un protocolo estadísticamente fundamentado que reemplaza los fallidos supuestos paramétricos con un marco de modelos lineales generalizados mixtos de distribución binomial negativa y un análisis de potencia basado en simulaciones para establecer recuentos de iteración estandarizados y umbrales de fiabilidad para medir el sesgo estocástico en las salidas de los modelos de lenguaje de gran tamaño.

Dmitrij Żatuchin2026-06-26
💻 ciencias de la computación

MobiShield: Federated Android Malware Detection with Adaptive Differential Privacy under Concept Drift

MobiShield es un novedoso marco de aprendizaje federado para la detección de malware en Android que aborda simultáneamente la heterogeneidad de datos no IID, el desplazamiento de concepto y la filtración de privacidad mediante la integración de ponderación de características adaptativa, detección de desplazamiento basada en Hoeffding y un mecanismo de privacidad diferencial dinámica que ajusta los niveles de ruido en respuesta a los cambios de distribución.

Amit Patel, Deepak Singh Tomar, R. K. Pateriya, Yogesh Kumar Sharma2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Securing IoMT with Federated Learning: A Hybrid Deep Learning and Ensemble-Based Intrusion Detection Framework

Este artículo propone un marco de aprendizaje federado que preserva la privacidad e integra un modelo híbrido de Red Neuronal Profunda y XGBoost para detectar eficazmente ciberamenazas en entornos del Internet de las Cosas Médicas, abordando al mismo tiempo los desafíos relacionados con la privacidad de los datos, la distribución de datos no IID y los ataques adversarios.

Ifeanyi Nwokoro, Edgar Osaghae, Saheed Kayode, Tombari Sibe2026-06-26
💻 ciencias de la computación

A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models

Este artículo propone un marco ligero y modular basado en la recuperación que detecta y corrige eficazmente las alucinaciones en los Grandes Modelos de Lenguaje mediante el aprovechamiento de la recuperación de evidencia por TF-IDF y la verificación ponderada, logrando una alta precisión de detección y una reducción significativa de las alucinaciones sin la sobrecarga computacional de la inferencia de múltiples LLM.

Ravikiran Krishnaprasad2026-06-26
💻 ciencias de la computación

A Conceptual Framework for Secure and QoS-Aware IPv6 Networks Using Artificial Intelligence and Blockchain

Este artículo propone un nuevo marco conceptual, Secure QoS-IPv6, que integra sinérgicamente la detección de anomalías impulsada por IA, una cadena de bloques de consorcio ligera y el enrutamiento basado en aprendizaje por refuerzo profundo dentro de una arquitectura de cuatro capas de SDN y 6TiSCH para abordar de manera integral los desafíos de seguridad, confianza y Calidad de Servicio en redes IoT IPv6 heterogéneas y con recursos limitados.

Reema Roychaudhary2026-06-26
💻 ciencias de la computación

Publication time valid prediction of citation risk outcomes in a bounded clinical specialty literature corpus

Este estudio demuestra que los resultados de riesgo de citación para artículos de gastroenterología clínica pueden predecirse con precisión utilizando únicamente información del tiempo de publicación, con líneas de base no semánticas y de incrustaciones de documento completo logrando un alto rendimiento en la identificación de artículos de baja citación dentro de un corpus de literatura delimitado.

Sunny Chung, Charles Kahi, Siddharth Singh2026-06-26