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💻 computer science

Framework for Grounding Healthcare LLMs in a Causal Knowledge Graph: A Cardiovascular Example

Este artículo propone y valida un marco de evaluación reproducible y centrado en grafos que fundamenta los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para la atención médica en un grafo de conocimiento causal, demostrando, mediante un piloto cardiovascular, que la integración de aserciones causales en el contexto del modelo mejora significamente el razonamiento sobre intervenciones, mecanismos y evidencia en comparación con los enfoques no fundamentados.

Ummara Mumtaz, Aimen Noor, Awais Ahmed2026-08-20
💻 computer science

OmegaUse-SOP: SOP Engineering for Professional Computer Use from Human Demonstrations

Este artículo presenta OmegaUse-SOP, un sistema de interacción humano-en-el-bucle que transforma las demostraciones de expertos en habilidades de Procedimiento Operativo Estándar (SOP) reutilizables y específicas del dominio para agentes de GUI, mejorando significamente su fiabilidad en entornos profesionales complejos como los flujos de trabajo de simulación fotovoltaica.

Yixiong Xiao2026-08-20
💻 computer science

Artificial Intelligence-Driven Flight Disruption Management: A Scoping Review and Critical Evidence Synthesis for Predictive Decision Support in Airline Operations Control Centers

Esta revisión de alcance sintetiza la evidencia sobre la gestión de interrupciones de vuelos impulsada por IA, revelando que, si bien los métodos predictivos y matemáticos de recuperación son maduros, persiste una brecha crítica en la traducción de pronósticos de alta precisión en un soporte de decisiones factible, explicable y consciente de la incertidumbre para los Centros de Control de Operaciones de las aerolíneas en el mundo real.

Jamil Akhtar2026-08-20
💻 computer science

How Do Rendering Optimization Techniques Balance Visual Fidelity, Computational Performance, and Educational Usability in Virtual Reality Systems? A Systematic Review

Esta revisión sistemática analiza cómo las técnicas de optimización de renderizado equilibran la fidelidad visual, el rendimiento computacional y la usabilidad educativa en la realidad virtual, revelando que una operación estable de alta tasa de fotogramas con un detalle moderado suele apoyar el aprendizaje de manera más efectiva que el realismo máximo, al tiempo que destaca brechas críticas en las evaluaciones comparativas entre dispositivos y en la validación específica para la educación.

Thom luis2026-08-20
💻 computer science

Demand Forecasting for Internet Bandwidth using Machine Learning to Enhance Resource Management in Nepal

Esta investigación propone el desarrollo y despliegue de modelos avanzados de aprendizaje automático para pronosticar con precisión la demanda de ancho de banda de internet en el valle de Katmandú, Nepal, permitiendo que los ISP optimicen la asignación de recursos, mitiguen la congestión de la red y mejoren la calidad general del servicio mediante la toma de decisiones basada en datos.

Sachin Maharjan, Shankar Ghimire2026-08-20
💻 computer science

Meaningful Ambiguation as a Generative Mechanism in Language Model Architectures

Este artículo propone y valida experimentalmente una intervención arquitectónica llamada "ambigüedad significativa", la cual aplica una transformación inspirada en la teoría estética a los flujos de trabajo de los modelos de lenguaje para generar resultados que logren simultáneamente una alta diversidad, coherencia estructural y localidad de la semilla, capacidades que los métodos de muestreo estándar como los ajustes de temperatura no logran replicar.

Richard Taylor2026-08-20
💻 computer science

SkeletonGraph: A Zero-LLM Structural Retrieval Engine for Coding Agents, and Why Its Gains Land in the Cost Tail, Not the Median

Este artículo presenta SkeletonGraph, un motor de recuperación estructural que mejora significativamente la localización de código a nivel de función y reduce los costos para los agentes de programación en la costosa cola de las distribuciones de tareas, pero falla al no reducir los costos medianos ni aumentar las tasas de resolución debido a que su efectividad está limitada por la familiaridad con el repositorio y no puede reemplazar el propio aprendizaje del agente al leer código.

Yash Doke2026-08-20
💻 computer science

Ask Twice, Look Twice: Training-Free Consistency Filtering for Reliable Medical VQA

Este artículo presenta "Ask Twice, Look Twice", un marco de filtrado de consistencia que no requiere entrenamiento y es agnóstico al modelo, el cual aprovecha la aumentación de preguntas semánticamente equivalentes y las perturbaciones visuales para mejorar significativamente la fiabilidad y la confianza de los sistemas de Preguntas y Respuestas Visuales Médicas en entornos clínicos sin requerir entrenamiento adicional del modelo.

Yongpei Ma, Zhuoran Duan, Pengyu Wang, Adam G. Dunn, Usman Naseem, Jinman Kim2026-08-20
💻 computer science

Open Sign Bibles (OSB): An Open-Access Multilingual Sign Language Bibles Dataset

Este artículo presenta las Open Sign Bibles (OSB), el conjunto de datos multilingüe sin trabas legales más grande de su tipo, que comprende más de 700 horas de videos de la Biblia con licencia abierta en 20 lenguas de signos alineadas con texto paralelo en más de 800 lenguas habladas para facilitar la investigación en recuperación multimodal y aprendizaje contrastivo.

Colin Leong, Joshua Nemecek, Kavitha Raju, Joel Mathew, Vijayan Asari, Elisabeth Leong2026-08-20
💻 computer science

Deep Reinforcement Learning Framework for Multi-UAV Collision-Free Navigation and Cooperative Control

Este artículo propone un marco de aprendizaje por refuerzo profundo basado en la Optimización de Política Próxima que permite a múltiples UAV para navegar de forma autónoma en entornos urbanos complejos, evitando colisiones eficazmente y cooperando para alcanzar objetivos tanto en escenarios estáticos como dinámicos.

Jailsingh Bhookya, Abhishek Mondal, Suvam Das2026-08-20