💻 ciencias de la computación

Deep Learning-Based Sex Classification and Chronological Age-Group Estimation from Knee Radiographs Using a Multi-Task Framework with Rank-Fusion and Tri-Loss Learning

Este estudio propone un marco de trabajo multitarea basado en aprendizaje profundo que utiliza un Ensamble de Fusión de Rango para la clasificación de sexo y un modelo ConvNeXt-Tiny con una novedosa estrategia de Tri-Pérdida para la estimación de grupos de edad cronológica, logrando una alta precisión en el perfilado demográfico a partir de radiografías de rodilla.

Mehmet Kurt, Zekeriya Katılmış, Selim Kestel, Doğukan Öcal2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Teaching LLMs How ICU Physicians Approach Clinical Reasoning Through OMOP-Aligned Retrieval Improves Reasoning Across Clinical Domains

Este artículo presenta ICU-REACT, un conjunto de datos con el clínico en el bucle que entrena a modelos de lenguaje de gran tamaño en el razonamiento experto en la UCI, lo que da como resultado los modelos Clin-REACT, los cuales demuestran una generalización superior a través de diversas tareas de razonamiento clínico en comparación con los modelos de lenguaje de gran tamaño médicos y de propósito general existentes.

Miguel Contreras, Scott Siegel, Subhash Nerella, Jessica Sena, Jiaqing Zhang, Heng Sun, Hruday Tej Akkaladevi, Peiyu Lu (…)2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Road Network Partitioning with Distributed Threaded-Parallelism for Large-Scale SUMO Traffic Simulation

Este artículo presenta una arquitectura paralela de dos niveles que combina el paralelismo a nivel de hilo y la ejecución distribuida para acelerar significativamente las simulaciones de tráfico SUMO a gran escala en redes viales complejas, logrando hasta un factor de aceleración de 13,32× al validar la precisión del método e identificar la sincronización global como el principal cuello de botella de la escalabilidad.

Vicente R. Tomás, Iván Monzón-Catalán, Maribel Castillo, Luis A. García2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Trustworthy Cross-Organizational Federated Fine-Tuning of Large Language Models via Blockchain Certification and Resilient Object Storage

Este artículo propone un marco de dos capas que desacopla la certificación de metadatos basada en blockchain del almacenamiento fragmentado fuera de la cadena para permitir el ajuste fino federado de modelos de lenguaje de gran tamaño entre organizaciones de manera confiable, rentable y verificable sin comprometer la privacidad de los datos ni la integridad del modelo.

Xiaoli Li, Yuhang Chen, Beiqiang Wang, Lin Zhou, Zhao Wu2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Don’t Stop the Curious Neighbor: From Local Beliefs to Network-Wide Inference

Este artículo propone un método de "aprendizaje social consciente de clústeres" descentralizado que permite a los agentes en redes de detección heterogéneas inferir con precisión estados ocultos globales utilizando únicamente mediciones locales e intercambios con vecinos, reduciendo así la sobrecarga de comunicación mientras se mantiene una toma de decisiones confiable.

Malek Khammassi, Vincenzo Matta, Ali H. Sayed2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Dynamic Multi-Objective Optimization for Batch-wise Task Assignment and Resource Allocation in Mobile Edge Computing

Este artículo propone el Algoritmo de NSGA-II Dinámico de Acoplamiento Ubicación-Recurso (LRC-DNSGA-II), un algoritmo que cuenta con un operador de variación especializado y un mecanismo de respuesta emparejado con características de la tarea para resolver eficazmente el problema de optimización bi-objetivo dinámico de asignación de tareas por lotes y asignación de recursos en la computación de borde móvil.

Yingying Sun, Zhiming Dong, Gongshu Wang2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Towards guideline-grounded clinical decision-making: a multi-scale study of retrieval augmented generation based large language model agents

Este estudio demuestra que la integración de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) con guías clínicas mejora significativamente la precisión diagnóstica, la alineación del tratamiento y la transparencia de los agentes de modelos de lenguaje de gran tamaño en diversos escenarios médicos.

Romain André, John Hermans, J.P. Sedelaar, Henkjan Huisman2026-10-14
💻 ciencias de la computación

TimeTabler: A Software Framework for Automated Course Timetabling and Space Utilization Optimization in Resource-Constrained Institutions in Bangladesh

Este artículo presenta TimeTabler, una aplicación de escritorio de código abierto y con capacidad de funcionamiento sin conexión que utiliza un algoritmo genético de suma ponderada para automatizar la creación de horarios de cursos y optimizar la utilización del espacio para instituciones educativas con recursos limitados en Bangladesh, demostrando con éxito mejoras significativas en el uso de las instalaciones y la eliminación de desajustes entre tipos de aulas en un estudio de caso universitario.

Md Abu Jubayer Bijoy2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Large Language Models and Agentic AI Architectures for Aerial and Ground Robots: A Systematic Review, Taxonomy, and Design Guidelines

Esta revisión sistemática analiza 124 estudios para establecer una taxonomía de seis patrones arquitectónicos para integrar modelos de lenguaje de gran tamaño e IA agéntica en robots aéreos y terrestres, ofreciendo directrices de diseño que priorizan la dinámica de las tareas, la seguridad y las restricciones de despliegue sobre las puntuaciones de referencia, al tiempo que destaca las limitaciones actuales en la inferencia a bordo y la validación física.

Abdelrahman Mahmoud2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Non Monotonic Cross Lingual Representational Distances for Culturally Specific Japanese Concepts in Two Transformer Models

Este estudio exploratorio revela que los conceptos culturalmente específicos de Japón exhiben un patrón no monotónico y dependiente de la capa de aumento de la distancia representacional respecto a las líneas de base en inglés en dos modelos de transformadores, aunque los hallazgos no aíslan la asimetría cultural como la causa independiente debido a variables de confusión en el diseño de los prompts.

Khyati Chaurasia2026-10-14