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3775 artículos

💻 ciencias de la computación

Applying Artificial Intelligence and Big Data Analytics in Forecasting the Effectiveness of Managerial Strategic Decision Making

Este estudio diseña e implementa un sistema de agentes de IA integrado con Analítica de Big Data para pronosticar la efectividad de la toma de decisiones estratégicas gerenciales mediante el procesamiento de documentos legales y la simulación de capacidades cognitivas para predecir resultados de Indicadores Clave de Desempeño (KPI) utilizando un modelo de Regresor de Bosque Aleatorio (Random Forest Regressor).

Minh Trinh Quang2026-10-22
💻 ciencias de la computación

From Fabrication to Enforcement: A Comparative Red-Team Analysis of Prompt Injection Resistance Across Six Large Language Models

Este artículo presenta un análisis comparativo de red team de seis modelos de lenguaje de gran tamaño comerciales, revelando un espectro de seguridad distintivo en su resistencia a los ataques de inyección de prompts que oscila desde la complacencia alucinada de Grok y el bucle degenerativo de Gemini hasta la estricta observancia de límites de Claude, resaltando así la necesidad crítica de arquitecturas de consecuencia activa en el diseño de seguridad de los LLM.

Abbas Hamidavi2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Cleveland Heart Disease Dataset: From Primary Data to an AI-Ready Resource.

Este estudio demuestra que la aplicación de un flujo de trabajo sistemático de ingeniería de datos al Conjunto de Datos de Enfermedades Cardíacas de Cleveland —específicamente mediante la selección de características por ensamble y la eliminación de ruido de etiquetas— mejora significativamente la predictividad del conjunto de datos y reduce la complejidad, transformándolo así en un recurso más fiable y listo para la IA para aplicaciones clínicas.

Gennady Chuiko, Olga Yaremchuk2026-10-22
💻 ciencias de la computación

Goal Completion and State Preservation: Case Studies of GUI-Derived Agent Tools

Este artículo demuestra que la reutilización de operaciones de GUI grabadas como herramientas parametrizadas mejora significativamente las tasas de finalización de tareas y reduce las llamadas al modelo para los agentes de software en comparación con el código bruto, al tiempo que destaca la necesidad crítica de evaluar el estado persistente de la aplicación y los cambios colaterales para asegurar una ejecución de flujo de trabajo confiable.

Dekuan Li2026-10-22
📄 medicina

Knowledge-graph anchoring enables safer large language model reasoning for rare-tumor management

Este estudio demuestra que la integración de un grafo de conocimiento sobre el sarcoma de partes blandas en un flujo de trabajo de generación aumentada por recuperación mejora significativamente la precisión, la seguridad y la fidelidad del razonamiento de los modelos de lenguaje extensos para el manejo de tumores raros en comparación con los enfoques de disparo cero o basados únicamente en guías.

Yuan Chu, Chengyi Hua, Qing He, Franka Menge, Christoph Reißfelder, Bernd Kasper, Yimiao Xu, Jens Jakob, Chengpeng Li, C (…)2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Multimodal Audiovisual Learning via Gated Spiking Cross-Attention

Este artículo propone GSCANet, un marco de aprendizaje audiovisual multimodal que presenta un módulo de Atención Cruzada de Espigas con Puerta (Gated Spiking Cross-Attention) que regula explícitamente el flujo de información, demostrando que el uso de una puerta en la salida de la atención con una señal conductora conjunta de Consulta-Valor (Query-Value) mejora significativamente el rendimiento sobre los modelos de referencia en conjuntos de datos de reconocimiento de emociones.

Yang Liu, Hang Wang, Zhibing Li, Jin Zhang2026-10-21
💻 ciencias de la computación

MonoClub: Pose-Guided Joint Localisation of Golf Clubhead and Shaft in Monocular Swing Video

Este artículo presenta MonoClub, un marco guiado por la pose que localiza de manera fiable las cabezas y los mangos de los palos de golf en vídeos monoculares mediante la integración de prioris de escala corporal, pistas geométricas y de apariencia, y consistencia temporal para superar desafíos como el desenfoque de movimiento y la oclusión.

Zheng Zhang, Zhixin Zhou, Wen Jung Li, Rui Luo2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Zero-To-Few Shot Large Language Model Performance in Systematic Review and Meta-Analysis Automation: A Validation Study Across All Major Steps Of Five Published Systematic Reviews

Este estudio demuestra que, si bien la serie GPT-5 Pro puede acelerar y automatizar de manera significativa y precisa la extracción de datos y la evaluación del riesgo de sesgo en revisiones sistemáticas mediante el uso de prompts de cero a pocos disparos (zero-to-few-shot prompting), todavía tiene un desempeño inferior en el cribado de texto completo y requiere flujos de trabajo híbridos de humano en el bucle para la generación de cadenas de búsqueda y el cribado de artículos para garantizar la fiabilidad.

Mathias Pietrancosta, Shishu Wang, Yichen Wu, Veronique Brulotte, Robert Harutyunyan, Thomas Hemmerling, Louis Morisson (…)2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Artificial Lemming Algorithm-Optimized CrossKAN for Multi-Energy Load Forecasting

Este artículo presenta CrossKAN, un modelo ligero de pronóstico de carga multienergética que integra un cabezal de Red Kolmogorov–Arnold con una arquitectura optimizada mediante un Algoritmo de Lemming Artificial y una selección de características de triple correlación para mejorar significativamente la precisión de la predicción manteniendo la eficiencia computacional.

Zihao Lv, Jianning Yan, Fuzhao Hou, Ye Li, Peng Sun2026-10-21
💻 ciencias de la computación

Measuring Model Durability under Progressive Tabular Distribution Shift:Absolute Performance, Operational Failure, and Label- Free Monitoring

Este artículo evalúa la durabilidad de cuatro modelos de aprendizaje automático bajo cambios progresivos en la distribución tabular a través de múltiples conjuntos de datos y mecanismos de cambio, revelando que si bien el rendimiento inicial limpio predice fuertemente la durabilidad absoluta, las métricas de retención relativa pueden ser engañosas, y que estrategias de monitoreo específicas como DoC o regresores de bosque aleatorio son óptimas para detectar fallos operativos dependiendo de la disponibilidad de datos.

Aras Masood Ismael2026-10-21