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💻 ciência da computação

Arabic Clinical Decision Support under a Limited GPU Budget: LoRA versus Full Fine-Tuning for Medical Question Answering

Este estudo demonstra que, embora o ajuste fino completo inicialmente supere a adaptação de baixo ranking (LoRA) padrão para o questionamento clínico em árabe, uma estratégia LoRA bem configurada — particularmente o 4-bit QLoRA — pode efetivamente igualar o desempenho do ajuste fino completo sob orçamentos limitados de GPU, tornando-o uma escolha de adaptação adequada e eficiente.

Ibrahim Abaker Hashem, Omar Elgendy, Ali Bou Nassif, Ismail Shahin, Ashraf Elnagar, Ayad Turky, Imad Afyouni2026-09-23
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Mechanism-oriented tendency-integration operator networks for PDE foundation models

Este artigo introduz redes de operadores orientadas a mecanismos que integram explicitamente mecanismos físicos via caminhos de tendência aprendidos, demonstrando, através de testes de intervenção e equivalência, que tal organização aumenta a generalização, a precisão e a interpretabilidade de modelos de fundação de EDPs através de diversos sistemas e regimes físicos.

Jeongsu Lee2026-09-23
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AAMIL-Net: Prototype-Calibrated Activity Guided Attention Fusion for Multi-Instance Learning

Este artigo apresenta o AAMIL-Net, um novo framework de Aprendizado de Múltiplas Instâncias que resolve o desalinhamento entre atenção e confiança por meio de pontuação de atividade calibrada por protótipos, margens de ambiguidade adaptativas e regularização de instância contrastiva, alcançando desempenho de estado da arte em diversos benchmarks sem pré-treinamento externo.

Chen Rui, Jie Li, Fang Fang2026-09-23
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An Optimized Stacking Ensemble Model for Forecasting Student Dropout

Este estudo apresenta um modelo de ensemble de empilhamento otimizado integrando classificadores K-Nearest Neighbors e Redes Bayesianas, aprimorado por ajuste de hiperparâmetros e balanceamento baseado em SMOTE, que alcança 85,9% de acurácia e supera métodos existentes para fornecer uma ferramenta de alerta precoce eficaz para a previsão de evasão estudantil.

Jackson Kisuule, Anthony Bua2026-09-23
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Transition-Aware Short-Term Traffic Congestion Prediction: Efficient Gradient Boosting versus Spatio-Temporal Graph Neural Networks

Este artigo desafia a dependência de redes neurais gráficas espaço-temporais profundas padrão e métricas de acurácia agregadas para a previsão de congestionamento de tráfego de curto prazo ao introduzir uma estrutura de avaliação consciente de transição (TRSP) e demonstrar que modelos de gradient boosting eficientes e interpretáveis, baseados em engenharia de atributos, podem igualar ou superar modelos de aprendizado profundo de base na detecção de transições de estado, reduzindo significativamente os custos computacionais.

George S. Theodoropoulos, Yannis Theodoridis2026-09-23
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YOLO-RCD: A Lightweight Pavement Damage Detector Validated by Controlled Multi-Seed Reproduction and Measured Edge Deployment

Este artigo apresenta o YOLO-RCD, um detector de danos em pavimentos leve que alcança precisão e eficiência energética superiores em hardware de borda comparado a modelos de referência de última geração, validado por meio de um rigoroso protocolo controlado de múltiplas sementes e aprimorado por aumento de tempo de teste para mitigar os custos de transferência zero-shot.

Aihemaitijiang Tuerhong, Shuo Wang, Aximu Yuemaier, Xiaopeng Gu, Jie Liu, Naman Maimaiti2026-09-23
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Do Option-Elimination Logs Improve Student Models? A Preregistered Negative Result on EdNet-KT4

Este estudo pré-registrado sobre o conjunto de dados EdNet-KT4 conclui que a adição de registros de eliminação de opções aos modelos de estudantes não produz melhoria estatisticamente significativa na previsão de correção ou no ranqueamento do consumo de aulas, argumentando, assim, contra a sua inclusão nos modelos avaliados.

Brahim ES-SABERY, Abdelkader Moumane, Mohamed Ouhda, Mohamed Baslam2026-09-23
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An Inter-variable Relationship-Aware Mixture-of-Experts Model for Stock Closing-Price Prediction

O artigo propõe o IR-MoE, um Transformer de Mistura de Especialistas com Consciência de Relacionamento Intervariável que modela explicitamente dependências dinâmicas entre variáveis de negociação e utiliza roteamento esparso com uma estratégia de treinamento embaralhado por ação para alcançar precisão de previsão superior e generalização zero-shot através de diversos mercados acionários globais.

Zhenjiang Chen, Bin Liu, Pei-Gen Ye, Yang Lv, Jun Zheng2026-09-23
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ECFNet: Enhanced Cross-modal Fusion Network for RGB-D Salient Object Detection

Este artigo propõe o ECFNet, um framework baseado em Swin Transformer para detecção de objetos salientes RGB-D que aumenta o desempenho através da preservação de características específicas de cada modalidade por meio de mecanismos de interação colaborativa, incluindo Fusão Residual de Portão Cruzado, Agregação Progressiva Guiada por Predição, Conexões de Salto com Portão e módulos de refinamento de borda, alcançando resultados de estado da arte em oito conjuntos de dados de referência.

Mengjun Song, Jinggong Wei2026-09-23
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TetraFence: Re-Auditable Mobile Field Evidence with Immutable Location Anchoring

O TetraFence é um pipeline de produção para smartphones de prateleira que garante evidências de campo móveis reauditáveis ao vincular a aquisição de imagens ao contexto do dispositivo e ancorar os dados brutos em um registro Ethereum com permissão, alcançando uma alta concordância de classificação entre as implementações off-chain e on-chain, ao mesmo tempo em que destaca a necessidade do vínculo de versão para prevenir classificações errôneas retroativas.

Duy-Quan Nguyen2026-09-23