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💻 ciencias de la computación

Multi Armed Bandit Based Adaptive Model Selection for Clinical AI Governance An Infrastructure Approach to Safer AI Use in U.S. Healthcare

Este artículo propone un marco de gobernanza basado en Multi-Armed Bandit para la IA clínica que selecciona dinámicamente entre modelos validados al equilibrar la calidad predictiva, el costo y las penalizaciones de seguridad, demostrando mediante simulaciones con MIMIC-IV que, si bien las políticas de minimización de arrepentimiento superan al despliegue estático, el retiro confiable de modelos subóptimos requiere significativamente más datos de los que proporcionan los flujos clínicos típicos.

Julian Borges2026-10-14
💻 ciencias de la computación

Low-Resource Automatic Speech Recognition for Algerian Dialectal Arabic: Fine-Tuning, Regional Generalization, and Evaluation Against Multimodal LLMs

Este estudio demuestra que el ajuste fino dirigido de los modelos ASR con datos limitados y geográficamente diversos del árabe dialectal argelino supera significativamente a los LLM multimodales zero-shot, estableciendo que la diversidad de datos es más crítica que la profundidad regional para un reconocimiento de voz robusto a pesar de los persistentes desafíos del cambio de código con el francés.

Khier Charif, Lyazid Sabri2026-10-13
💻 ciencias de la computación

Explainable Machine Learning for Predicting Judicial Decisions: A Case Study Across Civil and Criminal Courts

Este artículo propone y valida un marco de inteligencia artificial explicable híbrido que integra características legales estructuradas con representaciones de texto basadas en transformers para predecir e interpretar con precisión los resultados judiciales tanto en tribunales civiles como penales, demostrando que mientras XGBoost ofrece una precisión predictiva superior, BERT destaca en la comprensión semántica legal, con SHAP y LIME garantizando la transparencia y la equidad a través de diversos dominios legales.

Sreenivasa Rao Barre, Aruna Sri P.S.G, Vikram Dara2026-10-13
💻 ciencias de la computación

Augmented Question-guided Retrieval (AQgR) of Indian Case Law with LLM, RAG, and Structured Summaries

Este artículo propone la Recuperación Aumentada Guiada por Preguntas (AQgR, por sus siglas en inglés), un marco que mejora la recuperación de jurisprudencia india mediante la generación de cuestiones jurídicas para las consultas, el uso de resúmenes de RAG estructurados para el contexto y el empleo de LLM para la reclasificación y la explicación de la relevancia, logrando una Precisión Media Promedio significativamente mayor que los referentes existentes.

Vishnuprabha V, Daleesha M Viswanathan, Rajesh R, Aneesh V Pillai2026-10-13
💻 ciencias de la computación

Intelligent Runtime Adaptation of Cloud-Native Microservices through Design-Principle-Aware Resource Management

Este artículo presenta AMOF, un controlador de tiempo de ejecución híbrido basado en aprendizaje para Kubernetes que integra principios de diseño arquitectónico en la gestión de recursos para predecir proactivamente la degradación del rendimiento y superar significativamente al autoescalado estándar en eficiencia de recursos mientras gestiona las compensaciones de latencia.

Syed Fakhar Abbas, Musharif Ahmed, Nabil Almashfi, Asim Bakhshi, Sajjad Aamir, Mamoona Humayun, Maram Fahaad Almufareh2026-10-13
💻 ciencias de la computación

A Deterministic Framework for Pharmaceutical Authenticity Verification Using Constrained Multimodal AI

El artículo presenta MedTruth, un marco determinista de modo dual que restringe un modelo de IA multimodal con parámetros fijos y esquemas de salida estrictos para reducir las alucinaciones del 15% a menos del 2%, permitiendo la verificación fiable de la autenticidad farmacéutica y una interacción segura con el paciente.

Viral Dhoka, Pankaj Kunekar, Tanaya Thorat, Shreenath Utekar, Samruddhi Wankhede2026-10-13
💻 ciencias de la computación

Latency-Aware and Energy-Efficient Workload Distribution in Hierarchical Vehicular Fog Computing

Este artículo propone un marco de distribución de carga de trabajo consciente de la latencia y eficiente en energía para la computación de niebla vehicular jerárquica que utiliza un algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas Modificado (MPSO) para optimizar la descarga de tareas y la asignación de recursos, demostrando mejoras significativas en la latencia, el consumo de energía y el tiempo de ejecución en comparación con los métodos convencionales.

Salman Khan, Woong-Kee Loh, Muhammad Babar2026-10-13
💻 ciencias de la computación

AI Governance and Ethical Implications for Organizational Oversight in Cybersecurity

Este artículo conceptual propone un marco integrador fundamentado en la Teoría de las Capacidades Dinámicas para examinar cómo la gobernanza de la IA reconfigura la supervisión organizacional en la ciberseguridad al distinguir entre el uso operativo de la IA y los arreglos de gobernanza que aseguran la rendición de cuentas, la transparencia y el control humano significativo.

Irlenys Josefina Tersek Rodríguez2026-10-13
💻 ciencias de la computación

Understanding Fake News through a Quantifiable Linguistic Feature Framework

Este estudio aborda la falta de un enfoque sistemático para caracterizar las noticias falsas mediante el desarrollo de un marco de características lingüísticas cuantificables que, a través de un análisis de aprendizaje automático mejorado con SHAP, identifica ocho características principales organizadas en tres mecanismos cognitivos, ofreciendo así una nueva perspectiva para comprender, detectar y gobernar la desinformación.

Yunxi Lin, Liang Jiang, Shengliang Lin2026-10-13
💻 ciencias de la computación

Systematic Literature Review of Security and Privacy Management in LoRaWAN Networks

Esta revisión sistemática de la literatura analiza 50 estudios recientes sobre la seguridad y privacidad de LoRaWAN para proponer una novedosa taxonomía multiaxial, identificar brechas de investigación críticas como la falta de seudonimización dinámica y el re-clave automático, y delinear direcciones futuras que incluyen la criptografía post-cuántica y la detección de intrusiones basada en aprendizaje automático.

Kawthar Chroudi, Mongi Ben Ameur, Mohamed hadi Habaebi, Jalel Chebil, Mohammed Abdulla Salim Al Husaini, Jamel Bel hadj (…)2026-10-13