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💻 ciência da computação

A Comparative Study of Faster R-CNN, Mask R-CNN, and YOLOv8 for Object Detection and Instance Segmentation, with a Custom-Class Transfer-Learning Case Study

Este artigo fornece uma análise comparativa teórica e qualitativa do Faster R-CNN, Mask R-CNN e YOLOv8 para detecção de objetos e segmentação de instâncias, demonstrando, por meio de um estudo de caso de um veículo militar personalizado, que detectores de estágio único leves podem se adaptar efetivamente a novas classes via aprendizado por transferência enquanto superam modelos de dois estágios treinados apenas em conjuntos de dados gerais, tudo dentro do contexto de arquiteturas de detecção em tempo real em evolução.

Muhammad Usman Aslam2026-09-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

An Artificial Intelligence and Computer Vision Framework for Construction Safety Evacuation Modeling Across Complex Building Layouts

Este artigo apresenta o PeopleFlow, um framework de IA e visão computacional que integra dados de canteiros de obras em tempo real com simulações de múltiplos agentes para modelar e comparar a segurança de evacuação em ambientes de construção complexos e dinâmicos, permitindo decisões baseadas em dados sobre roteamento de emergência e infraestrutura antes que a construção seja concluída.

Bhargav Vaghani2026-09-21
💻 ciência da computação

A Hybrid CNN-Transformer Framework for Robust Coronary Artery Stenosis Detection in X-ray Angiography

Este estudo propõe uma estrutura híbrida CNN-Transformer baseada em RT-DETR que alcança precisão de estado da arte (97,8% mAP50) e desempenho em tempo real (38 FPS) para a detecção robusta de estenose de artéria coronária em angiografia por raio-X, superando significativamente os métodos tradicionais tanto em precisão quanto em velocidade.

Hossein Sadr, Kamran Balani, Ali. A. Kiaie, Zeynab Khodaverdian, Arsalan Salari, Mahboobeh Hoseinalizadeh, Mojdeh Nazari2026-09-21
💻 ciência da computação

Automatic Defect Detection and Intelligent Grading System for University Ceramics Integrating Computer Vision

Este artigo apresenta um sistema de detecção automática de defeitos e classificação inteligente para cerâmicas universitárias que integra imagem de polarização cruzada, aumento de dados baseado em StyleGAN3 e um modelo YOLOv8-CSLA para alcançar identificação de defeitos de alta precisão e classificação dinâmica baseada em severidade, reduzindo significativamente as taxas de detecção perdidas em comparação com a inspeção manual.

Xin Li¹, Siying Zheng²2026-09-21
💻 ciência da computação

Trustworthy Deepfake Detection Through Explainable AI: Evaluating the Consistency of Visual Explanations Across Deepfake Datasets

Este estudo introduz o Pontuação de Consistência de Explicação (ECS) para demonstrar que detectores de deepfake com alta precisão preditiva frequentemente dependem de um raciocínio instável e específico de conjuntos de dados que falha em generalizar, argumentando que modelos forenses devem ser avaliados na consistência da explicação além das métricas de desempenho tradicionais.

Adedayo Ayomide ADENIRAN, Adetayo Olaniyi ADENIRAN, Abiodun OJO, Thomas Oluwaseun ONIH2026-09-21
💻 ciência da computação

Prevalence of Cross-File Dependencies in Terraform and Their Resolution by Security Scanners

Este artigo analisa um conjunto de dados de Terraform em larga escala para revelar que as dependências entre arquivos são prevalentes e frequentemente envolvem recursos sensíveis à segurança, enquanto demonstra, por meio de experimentos controlados, que os scanners de segurança modernos possuem capacidades variadas, porém significativas, para resolver esses complexos relacionamentos entre múltiplos arquivos, desafiando a suposição de que eles não conseguem lidar com o raciocínio entre múltiplos arquivos.

Moatasem M. Draz2026-09-21
💻 ciência da computação

Synthetic longitudinal dialogue and preference alignment for substance use recovery support

Este artigo apresenta o ChatThero, um sistema que utiliza diálogos longitudinais simulados por múltiplos agentes e uma combinação de ajuste fino supervisionado com otimização de preferência guiada por especialistas para gerar respostas de suporte superiores e conscientes do contexto para a recuperação do uso de substâncias, conforme validado tanto por avaliações médicas quanto por um piloto de viabilidade.

Junda Wang, Zonghai Yao, Jiangbo Li, Jing Wang, Gang Huang, Lingxi Li, Junhui Qian, Zhichao Yang, Kaixin Liu, Marco More (…)2026-09-21
💻 ciência da computação

DAM-YOLO: A Lightweight and Accurate Multi-Scale Model for Dam Crack Detection

Este artigo propõe o DAM-YOLO, um framework de aprendizagem profunda multiescala, leve e preciso, que integra um backbone StarNet-s050, um novo módulo C3k2_Star e um head Detect_LSCD eficiente para alcançar a detecção de rachaduras em barragens com alta precisão e em tempo real, adequado para implantação em dispositivos de borda.

Haoyu Dang, Leilei Dong, Nan Lian, Chuan Zhang, Yao Zhang, Jie Zhou, Hui Meng, Jin Jin2026-09-21
💻 ciência da computação

When Modality Importance Does Not Translate into Capacity Gains: A Controlled Study of Asymmetric Multimodal Recommendation

Este estudo controlado demonstra que o aumento da capacidade representacional para a modalidade de texto mais informativa em recomendadores multimodais no estilo FREEDOM falha em gerar ganhos consistentes de acurácia porque a capacidade adicionada carece de um caminho de gradiente direto para o objetivo primário de classificação, destacando que a informatividade da modalidade não se traduz automaticamente em melhorias de desempenho através de alocação arquitetônica assimétrica.

Emin Talip Demirkiran2026-09-21