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Comparative Performance of General-Purpose Large Language Models and a Specialized Clinical AI Tool on OKAP-Style Ophthalmology Questions

Este estudio evalúa cinco modelos de lenguaje de gran tamaño en preguntas de oftalmología al estilo del OKAP, revelando que los modelos de propósito general, particularmente Gemini-Pro-3, superaron a la herramienta de IA clínica especializada OpenEvidence en precisión y calibración, al tiempo que resaltan una heterogeneidad de rendimiento significativa y fallos de razonamiento compartidos en todos los sistemas.

Alon Moore Galindo, Amit Ginsberg, Razan Saadi, Tomer Kerman, David Schwartzman, Anat Loewenstein, Igal Leibovitch2026-07-08
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Proximal Policy Optimization-Based Intrusion Detection with Deep Latent Feature Learning

Este artículo propone un novedoso marco de detección de intrusiones que combina un autoencoder apilado de dos etapas para la extracción de características profundas con un agente de aprendizaje por refuerzo profundo basado en la Optimización de Política Próxima, demostrando un rendimiento y una eficiencia competitivos a través de múltiples conjuntos de datos de referencia.

Brahim El malki, Nidal Nasser, Ahmed El Ouadrhiri, Khalid EL FAZAZY, Hamid Tairi, Jamal Riffi2026-07-08
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A confidence-convergence decision layer for reliability-aware sequential recognition under limited observations

Este artículo propone un método de reconocimiento secuencial basado en la confianza y la convergencia para objetivos móviles submarinos que actualiza dinámicamente la confianza del tipo de comportamiento y acepta decisiones solo cuando se cumplen conjuntamente la dominancia, la estabilidad temporal y la separación entre clases, mejorando así significativamente la precisión y reduciendo los errores bajo observaciones limitadas e inciertas en comparación con las líneas base existentes.

Guangyu Luo2026-07-08
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HiRoC: Selective History Routing and Disagreement-Aware Calibration for Multimodal Conversational Emotion Recognition

El artículo propone HiRoC, un marco de reconocimiento de emociones multimodal que mejora la precisión de la predicción mediante el enrutamiento selectivo del historial conversacional relevante a través de grafos tipificados por hablante y la calibración de decisiones utilizando el desacuerdo transmodal para abordar las limitaciones de los métodos basados en grafos existentes.

Gong Li, Huiqiang Guo, Mengdi Liu, Ziyin Wei, Bowen Gu, Tiquan Gu, Dan Ma2026-07-08
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Automated Loop Detection and Iteration Count Analysis in Binary Code

Este artículo presenta un método automatizado y escalable que combina el análisis estático interprocedimental con el seguimiento del flujo de control y de la dependencia de datos para detectar con precisión bucles naturales y determinar sus recuentos de iteración en código binario optimizado, logrando una alta precisión y escalabilidad en software real y conjuntos de pruebas de referencia.

Hayk Aslanyan, Garnik Khroyan, Shake Hakobyan, Hripsime Hovhannisyan2026-07-08
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From Head Yaw to HMD Pose: A Reproducible Benchmark of Subjective VR Outcome Recoverability

Este artículo establece un referente reproducible que demuestra que, si bien los datos completos de la pose del HMD pueden modelar eficazmente ciertos resultados subjetivos de la RV como la presencia espacial, funcionan mejor como una señal conductual complementaria a los cuestionarios tradicionales en lugar de un reemplazo completo, con una recuperabilidad que varía significamente a través de diferentes constructos como la usabilidad, la carga de trabajo y el cibersickness.

Fabiana Peres, Leonardo Brito, João Marcelo Teixeira, Fatima Nunes2026-07-08
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A Cost-Sensitive and Explainable Evaluation Framework for Chronic Kidney Disease Prediction Models

Este artículo propone un marco de evaluación sensible al costo y explicable para la predicción de la enfermedad renal crónica que demuestra cómo la optimización de los umbrales de decisión y la priorización de la evitación de falsos negativos, junto con un análisis de interpretabilidad que confirma la plausibilidad clínica, mejora la idoneidad de los modelos de aprendizaje automático para el soporte de decisiones clínicas.

Kayla DaCosta2026-07-08
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A Queryable Knowledge Graph of MITRE ATLAS: Cross-Linking Adversarial AI Taxonomies for Grounded Threat Reasoning

Este artículo presenta un grafo de conocimiento basado en Neo4j que transforma la documentación estática de MITRE ATLAS en un sistema consultable y fundamentado en LLM, vinculado transversalmente con el OWASP Top 10 para Aplicaciones de LLM, permitiendo a los profesionales realizar razonamiento de amenazas, identificar 40 técnicas de IA generativa no mitigadas y demostrar la naturaleza ortogonal de las tácticas de ATLAS y las categorías de riesgo de OWASP.

Salwa MAKNI2026-07-08
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Security-Aware Semantic Validation Framework (SSVF): An Execution-Aware Semantic Computing Approach for Intelligent Relational Database Security

Este artículo propone el Marco de Validación Semántica Consciente de la Seguridad (SSVF, por sus siglas en inglés), un novedoso enfoque consciente de la ejecución que transforma los planes de ejecución de bases de datos en conocimiento semántico estructurado para detectar ataques sofisticados de inyección SQL y mejorar la seguridad de las bases de datos relacionales mediante una validación inteligente y explicable.

Kwame Addo-Buahing2026-07-08
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PromptSentinel: When Safe Isn't Safe, Distribution Mismatch in Prompt Safety Classification

Este artículo demuestra que los clasificadores de seguridad de prompts entrenados en benchmarks sintéticos sufren un desajuste de distribución significativo cuando se aplican a entradas de autoría humana, lo que conduce a una caída sustancial en la exhaustividad y a un aumento pronunciado de los falsos positivos que no puede resolverse simplemente aumentando la complejidad del modelo.

Leesha Mogha2026-07-08