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💻 ciência da computação

From NER to Business Process Automation: Comparative Evaluation of CNN, LSTM, and Transformer Models for Address Intelligence

Este estudo fornece uma avaliação comparativa de cinco arquiteturas neurais (WordCNN, WordLSTM, BERT, DistilBERT e ELECTRA) para a extração de endereços em automação de processos de negócios, demonstrando que o ELECTRA alcança a maior precisão e eficiência, enquanto modelos mais leves oferecem alternativas viáveis para aplicações sensíveis à latência.

Saurabh Kumar Srivastava, Vikas Jalodia, Divya Srivastava2026-09-22
💻 ciência da computação

Coligo: A Retrieval-Augmented Generation Assistant for WhatsApp-Based TNEA Engineering Admission Counselling

O Coligo é um assistente de Geração Aumentada de Recuperação implantado no WhatsApp que alivia o fardo administrativo do aconselhamento de admissões de engenharia de Tamil Nadu (TNEA) ao aproveitar o Google Gemini e a busca vetorial sobre documentos de faculdades para fornecer orientação de admissão precisa, contextualizada e específica por categoria, enquanto distingue explicitamente seu protótipo funcional de sua arquitetura completa pretendida.

Nithishkumar A, Nitin A V, Prasanna S2026-09-22
💻 ciência da computação

An Empirical Investigation of Multi-Trial Consistency, Trajectory Pathologies, and Reliability Rankings in Software Engineering Agents

Este artigo propõe um framework abrangente de avaliação de múltiplos ensaios para avaliar a consistência, confiabilidade e patologias de trajetória de agentes de engenharia de software autônomos, demonstrando sua viabilidade operacional por meio de um estudo piloto que revela taxas significativas de censura de infraestrutura e estabelece uma base para ir além das métricas de sucesso de ensaio único.

Muhammad Tayyab2026-09-22
💻 ciência da computação

Client-Side Ephemeral De-Identification of Protected Health Information (PHI) in Multi-Center Clinical Trial Analysis and Large Language Model Workflows: Validating Zero-Trust Data Sanitization Under HIPAA Safe Harbor Section 164.514(b)

Este artigo apresenta e valida o Zero-Trust Data Sanitization (ZTDS), uma estrutura arquitetural no dispositivo, do lado do cliente, que realiza a desidentificação em tempo real, em conformidade com o Safe Harbor da HIPAA, de Informações de Saúde Protegidas dentro da memória volátil antes da transmissão, permitindo, assim, a utilização segura e de confiança zero de Grandes Modelos de Linguagem públicos em pesquisas clínicas sem exigir Acordos de Parceiro de Negócios ou arriscar a exfiltração de dados.

Ilya Sibiryakov2026-09-22
💻 ciência da computação

An Imbalance-Aware and Structure-Enriched Framework for SMS Spam Detection Using Ensemble Learning

Este artigo propõe um novo framework híbrido para detecção de spam em SMS que integra a tomada de decisão multicritério para seleção de características, SMOTE para lidar com o desequilíbrio de classes e um classificador de ensemble baseado em Stacking para alcançar desempenho superior em precisão, F1-score e AUC em conjuntos de dados de referência.

Mahdi Sarbazi, Mohammad Fathi, Keyhan Khamforoosh2026-09-22
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Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance

Este artigo propõe o Federated Proximal Policy Optimization (FedPPO), uma abordagem de aprendizado federado preservadora de privacidade que permite a evasão de colisões multi-robô eficiente e adaptável em sistemas homogêneos e heterogêneos ao agregar parâmetros de modelos treinados localmente para superar as limitações de métodos de política independentes e compartilhados.

Xing An, Limeng Chao, Celimuge Wu2026-09-22
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OntoCacheRAG: Ontology-Driven Selective Cache Invalidation for Knowledge-Graph-Augmented Retrieval Systems

O OntoCacheRAG é um framework orientado por ontologia que resolve o compromisso entre correção e eficiência em sistemas de Geração Aumentada por Recuperação aumentados por Grafos de Conhecimento ao empregar raciocínio consciente de subsumção para realizar a invalidação de cache seletiva e detalhada, eliminando assim a necessidade de uma limpeza total de cache dispendiosa enquanto garante o frescor semântico.

Nimas Ayu Untariyati, Kusworo Adi, Aris Puji Widodo, M. Teduh Uliniansyah2026-09-22
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Testing Frontier LLMs on Indian Statutory Interpretation: The Indian Construction Canon Benchmarking (ICCB) -Pilot Benchmark

Este artigo apresenta o benchmark ICCB-Pilot para avaliar LLMs de fronteira na interpretação estatutária indiana, revelando que, embora os modelos possam frequentemente prever resultados jurídicos corretos, eles falham em identificar e aplicar corretamente os cânones de construção subjacentes, sugerindo que seu raciocínio baseia-se em correspondência de padrões superficiais em vez de uma compreensão jurisprudencial genuína.

Yashu Bansal, Gaurav Dahiya, Aditi Tiwari, Akshobhya N Saralaya, Dana Susan Kurian, Devyani Singh, Nidhi Singh K V2026-09-22
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A Domain-Tuned Multimodal Agent for NWP Forecast Intelligence

Este artigo apresenta um agente multimodal ajustado ao domínio, construído sobre um modelo LLaMA4-Scout com ajuste fino e um módulo de análise de imagem especializado, projetado para aprimorar a previsão meteorológica operacional no National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF ao integrar textos meteorológicos, relatórios técnicos e dados visuais em um assistente inteligente abrangente.

Avinash Chalumuri, Pranav Singh, Anitha Gera, Ashish Routray, Preveen Kumar Devarajan, V S Prasad2026-09-21