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💻 ciencias de la computación

Per-Node Performance and Memory Limits of LLM Inference on CPU-Only Edge Nodes

Este artículo caracteriza el rendimiento y las restricciones de memoria de la inferencia de LLM solo en CPU en nodos periféricos, revelando que el ancho de banda de la memoria —no el cómputo— es el cuello de botella principal y que la cuantización aumenta inesperadamente el uso de memoria en tiempo de ejecución, lo que requiere un nuevo modelo de dimensionamiento para una planificación de despliegue precisa.

Yogesh Narayan Gaur, Manju Khanna2026-10-20
💻 ciencias de la computación

A Scalable Framework for Longitudinal Surveillance of Research Evolution in Digital Medicine

Este artículo presenta un marco novedoso y escalable para rastrear la evolución de la investigación a través de literatura biomédica heterogénea, el cual fue aplicado a 78.073 artículos en medicina digital para revelar tendencias cambiantes en aprendizaje automático e IA generativa, demostrando al mismo tiempo que muchos declives aparentes en los temas son artefactos de cambios en las fuentes de palabras clave más que un genuino desinterés.

Yilun Liang, Gongbo Zhang, Casey Ta, Yilu Fang, Chunhua Weng2026-10-20
💻 ciencias de la computación

Exact and near-duplicate symptom profiles inflate the reported performance of machine learning classifiers for diabetes: a leakage- aware re-evaluation of the UCI Early-Stage Diabetes dataset

Este estudio demuestra que el alto rendimiento ampliamente reportado de los clasificadores de aprendizaje automático en el conjunto de datos de Diabetes Temprana de la UCI está significativamente inflado por la fuga de datos proveniente de perfiles de síntomas exactos y casi duplicados, revelando que una validación cruzada rigurosamente agrupada por perfiles reduce sustancialmente las estimaciones de precisión y altera las clasificaciones de los modelos.

William Marin-Rodriguez, Daniel Andrade-Girón, Viviana Vellon-Flores, Enrique Diaz-Vega, Timoteo Solano-Armas2026-10-20
💻 ciencias de la computación

BTC-FUSION: Fusing Bitcoin Peer-to-Peer Network Metadata with On-Chain Analytics for Explainable Lead Generation and Risk-Controlled Attribution

BTC-FUSION es un sistema fuera de línea que fusiona metadatos de la red P2P de Bitcoin con analítica en cadena para generar pistas explicables y con control de riesgo para la detección de actividades ilícitas mediante el empleo de un resolutor consciente de CoinJoin, un ranking basado en gradiente de potenciación y una política de respuesta de error estrictamente acotada, al tiempo que reconoce las limitaciones en la precisión de atribución frente a condiciones adversas específicas.

Harshit Kumar Sengar, Yury Trochin, Tanav Dwivedi, Akshat Prasad, Ashwani Kumar, Tanvi Goel2026-10-20
💻 ciencias de la computación

Reliable Skin-Tone Fairness in Dermatology AI: From Lesion-Level Leakage to Tone-Adaptive Learning

Este artículo aborda la equidad del tono de piel en la IA dermatológica al exponer la severa inflación del rendimiento causada por la filtración de datos a nivel de lesión y la falta de fiabilidad de los indicadores de tono de piel basados en la luminancia, proponiendo finalmente un protocolo de evaluación riguroso y un proceso de preprocesamiento adaptativo al tono que mejora significamente la sensibilidad del modelo para tonos de piel más oscuros bajo condiciones clínicas realistas.

Muhammad Rizwan Tahir, Shaista Habib, Sadaf Jabeen, Zahoor Khan2026-10-20
💻 ciencias de la computación

The Birth, Life, and Death of Internal Organization

Este artículo propone un marco llamado "Organización de Consecuencias" para definir el ciclo de vida e identidad de las estructuras internas en los sistemas de aprendizaje basándose en su impacto causal en resultados futuros, demostrando que tal organización persiste, se transfiere y muere de formas que no pueden ser capturadas únicamente por la similitud representacional o la alineación de operadores.

Yuxuan Deng2026-10-20
💻 ciencias de la computación

A Leakage-Safe, Interpretable Machine Learning Baseline for CNC Tool Wear Classification: Reproducibility Lessons from the UC Berkeley Milling Dataset

Este estudio establece un marco de evaluación reproducible y libre de fugas para la clasificación del desgaste de herramientas CNC utilizando el Conjunto de Datos de Fresado de la Universidad de Berkeley, demostrando que un modelo de regresión logística simple e interpretable supera a los ensambles complejos cuando se agrupa adecuadamente por caso de herramienta, alineándose al mismo tiempo con los indicadores físicos de desgaste.

Md Ryshur Rahman Turin, Md Abid Hasan, Jamal Uddin Ahamed2026-10-20
💻 ciencias de la computación

Mining maximal high occupancy itemsets with a size-coupled upper bound

Este artículo presenta MHOI-Miner, un algoritmo eficiente que mina conjuntos de elementos máximos de alta ocupación empleando un novedoso límite superior acoplado al tamaño, una técnica de anticipación de unión de cabeza-cola y técnicas de subsumción para reducir significativamente el espacio de búsqueda y superar a los métodos existentes en la mayoría de los conjuntos de datos.

Quan Van2026-10-20
💻 ciencias de la computación

Robust and Scalable Lexical Candidate Generation for Knowledge Graph Matching: A Cross-Domain Empirical Study

Este artículo presenta un estudio empírico transdominio que evalúa cuatro métodos de generación de candidatos léxicos a través de 34 conjuntos de datos, revelando que BM25 ofrece un rendimiento estable mientras que la recuperación de n-gramas de caracteres sirve como una línea base robusta de configuración cero, permitiendo finalmente una correspondencia de grafos de conocimiento escalable con una reducción del espacio de búsqueda de más del 99%.

Savita Sawant, Sushopti Gawade, Mukesh Shrimali2026-10-20