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💻 ciencias de la computación

Learning Outcomes, Human–AI Trust, and Behavioral Patterns in GenAI-Assisted Pair Programming

Este estudio cuasiexperimental demuestra que la integración de la IA generativa en la programación por parejas en la escuela secundaria mejora significativamente el conocimiento de programación y el desempeño en los proyectos de los estudiantes, al tiempo que aumenta su confianza en la IA, aunque revela una tendencia conductual a depender excesivamente de la asistencia para la depuración en lugar de la descomposición proactiva de problemas.

Dan Sun, Fan Xu, Jiayue Shi, Yang Liu2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Mapping the Crossover Point Between Predictive and Topological Robustness: A Seed-Replicated Comparative Study of Stochastic and Topological Data Analysis Across Geometric, Latent, and Tabular Domains 

Este estudio comparativo replicado mediante semillas establece que el Análisis de Datos Topológicos sirve como una herramienta de diagnóstico empírico válida para detectar puntos de cruce entre robustez predictiva y estructural en conjuntos de datos de variedades geométricas y latentes a niveles bajos de ruido, pero no proporciona información significativa para datos tabulares no embebidos.

Mahgoub Abdelrahim, Khadiga Abdelkarim, Baraa Eltayeb2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Architectures and physical limits of fast and sustainable artificial intelligence

Esta revisión integradora crítica establece un marco de decisión para la IA sostenible mediante el análisis de la interacción entre los dispositivos semiconductores, las jerarquías de memoria y la infraestructura de los centros de datos para identificar los límites físicos donde el aumento del rendimiento aritmético deja de mejorar la latencia o reducir el impacto ambiental, enfatizando que la verdadera aceleración requiere minimizar el movimiento de datos y el carbono embebido en lugar de maximizar la potencia de cómputo bruta.

Baldo Alberto Luigi Dalporto, Sabine Mary, Santiago Gallur²2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Secure-Channel-Free Key Distribution for Identity-Based Signatures with One-Time Pseudonyms in Intelligent Transport Systems

Este artículo propone un esquema de firma basado en identidad y libre de canal seguro utilizando curvas hiperelípticas de género 2 y pseudónimos de un solo uso para Sistemas de Transporte Inteligentes, el cual garantiza la privacidad condicional, resiste ataques de reemplazo de claves y logra costos computacionales significativamente menores y un mayor rendimiento de verificación que las soluciones existentes basadas en curvas elípticas y emparejamientos.

Muhammad Asghar Khan2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Semantic Hashtag LDA for Clustering Short Texts: Twitter Use Case

Este artículo propone Semantic Hashtag LDA (SHLDA), un nuevo enfoque de modelado de temas que agrega textos cortos de Twitter mediante temas compartidos y aprovecha los hashtags generados por los usuarios para mejorar significativamente el rendimiento de la agrupación y reducir las tasas de error en comparación con los métodos existentes.

Mir Saman Tajbakhsh, Jamshid Bagherzadeh, Hanif Emamgholizadeh2026-10-08
💻 ciencias de la computación

AI-Assisted Continuous Integration and Continuous Deployment Pipelines for Low-Code and Customer Relationship Management-Based Enterprise Platforms

Este estudio propone y evalúa un marco de trabajo de CI/CD asistido por IA diseñado específicamente para plataformas empresariales de bajo código (low-code) y basadas en CRM, demostrando que la integración de la inteligencia artificial mejora significativamente la fiabilidad del despliegue, reduce los tiempos de compilación y mejora la detección de fallos en comparación con los canales de ejecución tradicionales.

Fahad Khayyam2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Workload–Runtime Signatures of Parallel Scaling Bottlenecks: A Cross-Language Empirical Study of Rust, Julia, Haskell, and Python

Este artículo introduce las "firmas de carga de trabajo–tiempo de ejecución" como un marco de diagnóstico para caracterizar los cuellos de botella del escalado paralelo a través de Rust, Julia, Haskell y Python, correlacionando condiciones específicas de la carga de trabajo con patrones de degradación específicos del tiempo de ejecución, desplazando así el enfoque de la evaluación de rendimiento entre lenguajes desde simples clasificaciones de aceleración hacia una comprensión fundamentada de los modos de falla y heurísticas predictivas.

McKenzie Izev2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Prompt Engineering and Architectural Ablations for Domain-Adaptive Resume Generation

Este estudio presenta un análisis de ablación sistemático de las técnicas de ingeniería de prompts y las configuraciones arquitectónicas para la generación de currículos de adaptación de dominio, utilizando conjuntos de datos disponibles públicamente y un diseño experimental factorial para identificar estrategias óptimas para la traducción de la experiencia profesional no tradicional en materiales de solicitud conformes a los estándares de la industria.

Rahman Ahmad2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Risk Based Defect Governance in Large Scale Software Delivery

Este artículo presenta un Marco de Riesgo Operativo de Defectos derivado de un estudio de caso de una gran empresa de telecomunicaciones, demostrando que tratar la gestión de defectos como un problema de gobernanza estructurada —en lugar de meramente como un problema de seguimiento— mejora significativamente la transparencia en las decisiones de lanzamiento y reduce los riesgos de producción al clasificar, asignar la propiedad y escalar explícitamente los defectos no resueltos.

Jesmith Lopes2026-10-08
💻 ciencias de la computación

Forecasting the Digital Divide: A Comparative Machine Learning Study of ICT Access Trajectories

Este estudio construye un Índice de Conectividad fundamentado en la teoría utilizando datos del Banco Mundial para demostrar que, si bien la regresión lineal multivariante ofrece mejoras predictivas modestas a corto plazo respecto a la persistencia simple para las trayectorias de acceso a las TIC, los modelos de aprendizaje automático no proporcionan una ventaja general, y los pronósticos resultantes sirven primordialmente como insumos de planificación para la infraestructura digital y las pruebas de resistencia de la ciberseguridad, más que como evaluaciones de riesgo causales.

Liana Rakhimzhanova, Agzam Shamsadinov2026-10-08