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💻 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
💻 ciência da computação

Towards Quantum Decision Intelligence: A Four-Qubit Architecture for Venture Capital's Non-Linear Dilemmas on a 156-Qubit IBM Heron Processor

Este artigo apresenta o HQDIS, um circuito quântico variacional de quatro qubits testado no processador Heron de 156 qubits da IBM para triagem de capital de risco, o qual demonstra alta fidelidade entre hardware e simulação e desempenho comparável a modelos clássicos em um pequeno benchmark sintético, embora seja superado por algoritmos clássicos em um segundo conjunto de dados sintéticos, destacando as limitações atuais da vantagem quântica neste domínio.

Enrique Díaz de León López2026-09-21
💻 ciência da computação

Exact Incremental Updates for Continual Sequential Recommendation

Este artigo demonstra que, embora um modelo linear temporal de forma fechada não consiga igualar a precisão de baselines neurais como o CSTRec em recomendação sequencial contínua, sua estratégia de atualização incremental de estatísticas suficientes oferece uma alternativa numericamente exata e computacionalmente eficiente ao reprocessamento total, enquanto atualizações baseadas em Woodbury falham devido a restrições de memória quando os blocos de atualização excedem o tamanho do catálogo de itens.

Emin Talip Demirkiran2026-09-21
💻 ciência da computação

Cyber-QEE Under Rigorous Validation: Ablation, Missingness, and Near-Duplicate Robustness in Network Intrusion Detection

Este estudo demonstra que, embora a representação de energia estocástica Cyber-QEE possa melhorar condicionalmente a detecção de intrusão baseada em XGBoost sob cenários específicos de ausência severa, ela não fornece um valor preditivo consistente e independente sobre as características padrão e frequentemente apresenta desempenho comparável a controles de ruído ou permutados, sugerindo que seus benefícios são metodológicos em vez de universalmente generalizáveis.

Hussein Dedy2026-09-21
💻 ciência da computação

History-First Reliability-Gated Fusion for Sampled-Peak System and GPU Memory Utilization Prediction in HPC Clusters

Este artigo apresenta um framework de fusão com prioridade histórica e controle de confiabilidade que combina o cache histórico de script exato com um codificador Qwen2.5-Coder adaptado via LoRA para melhorar significamente a precisão da previsão de utilização de memória de sistema e GPU em clusters de HPC, reduzindo o overhead computacional por meio de inferência seletiva.

Pan Chang, Xueru Chen, Guangchao Hu2026-09-21
💻 ciência da computação

Deep Transfer Learning for Automated Cervical Cell-Type Classification in Pap-Smear Images: A Comparative and Explainable Study

Este estudo demonstra que um modelo de aprendizagem por transferência profunda baseado em ResNet50, aprimorado com técnicas de IA explicável como Grad-CAM, alcança alta acurácia (91,50%) na classificação de cinco tipos distintos de células cervicais a partir de imagens de citologia de Papanicolaou, embora enfrente desafios específicos na distinção entre as classes Koilocytótica e Metaplásica.

Prashansa D. Choksi, Vipul B. Bambhaniya, Chetan Shingadiya2026-09-21