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💻 ciência da computação

Artificial Intelligence and Spirituality: A Systematic Scoping Review of Human-AI Engagement

Esta revisão de escopo sistemática de 19 estudos publicados entre o final de 2022 e 2026 revela que a IA conversacional é cada vez mais utilizada para diversos propósitos espirituais e existenciais, servindo como uma fonte única de autoridade, revelação emocional e facilitação de rituais, ao mesmo tempo em que levanta preocupações éticas não resolvidas em relação ao viés, à privacidade e à natureza da autenticidade espiritual.

Anna Burcombe, Patricia Carlisle, Paul Best2026-09-21
💻 ciência da computação

Personalized Federated Learning Under Severe Statistical Heterogeneity: A Multi-Dataset Analysis of Accuracy, Tail Performance, and Client Fairness

Este artigo introduz um framework de avaliação multijogo de múltiplos conjuntos de dados rigoroso e centrado no cliente que analisa o aprendizado federado personalizado sob severa heterogeneidade estatística ao avaliar conjuntamente a acurácia global, o desempenho da cauda inferior e métricas de equidade para determinar se a personalização realmente beneficia os clientes mais mal atendidos.

Md Shahanur Islam Shagor2026-09-21
💻 ciência da computação

CONFLUENCE: Does Cross-Scale Graph Attention Help Watershed Vegetation Forecasting?

Este artigo desafia a suposição de que redes neurais de grafos melhoram a previsão da vegetação de bacias hidrográficas ao demonstrar que, no estudo de caso do Rio Potomac, a atenção de grafo de escala cruzada e até mesmo topologias derivadas fisicamente frequentemente apresentam desempenho inferior a modelos de base simples ou conexões aleatórias, destacando a necessidade crítica de controles rigorosos de capacidade correspondente para evitar falsos positivos na modelagem ecológica.

Andrew Ma2026-09-21
💻 ciência da computação

Auditing Level-Capacity Ablations in Single-Stage Object Detectors: A Decoupling Patch, a Fixed-Calibre Repair, and the Limits of Budget-Mismatch Ratios

Este artigo demonstra que o Level-Budget Mismatch Ratio (LBMR), uma métrica proposta para orientar a realocação de capacidade em detectores de objetos de estágio único, falha como uma ferramenta de otimização acionável devido a respostas de precisão não lineares, dependências arquiteturais acopladas e resultados dominados por Pareto, mostrando, em última análise, que um patch de desacoplamento e um reparo de calibre fixo não oferecem benefício mensurável sobre as configurações padrão.

Pinchao Huang, Xingying Cai2026-09-21
💻 ciência da computação

OTNT: Dual-Condition Ephemeral WireGuard Tunnel with Self-Destructing Lifecycle

Este artigo apresenta o OTNT, um esquema de túnel WireGuard autodestrutível que aumenta a segurança ao encerrar automaticamente as conexões ao atingir um limite de tempo ou de volume de dados, mantendo baixo overhead e garantindo um gerenciamento de interface robusto por meio de alocação dinâmica e recuperação de falhas.

Samuvel A, Soniya S, Vishrudh N, Santhosh M, Lokesh J2026-09-21
💻 ciência da computação

A Fractional Differential Equation Model for Energy-Aware Trust-Based Security in Mobile-Agent Wireless Sensor Networks

Este artigo propõe um modelo de equação diferencial fracionária de Caputo que acopla energia residual, confiança e probabilidade de comprometimento para analisar como o parâmetro de memória da ordem fracionária influencia o equilíbrio entre a responsividade de segurança e a conservação de energia em redes de sensores sem fio de agentes móveis, demonstrando que, embora a fracionarização altere a dinâmica transitória sob ataques de rajada, ela não aumenta intrinsecamente a segurança.

Taylan Demi̇r, Shkelqim Hajrulla, Loubna Ali2026-09-21
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Extended Reasoning Mode Improves Large Language Model Accuracy on the Orthopaedic In-Training Examination: A Paired Within-Model Comparison

Este estudo demonstra que a utilização de inferência de raciocínio estendido melhora significativamente a precisão do GPT-5 em questões do Exame de Treinamento de Ortopedia em comparação ao modo padrão, embora a persistência de erros confiantes sugira que estes modelos devam servir como adjuntos supervisionados em vez de recursos primários de estudo para residentes.

Claire A. Donnelley, Stephanie Kaszuba, Peter Noback, Xuan Luo2026-09-20
💻 ciência da computação

Fine-Tuned Foundation Models for Multi-Category Segmentation and Triplet Recognition in Gastric Cancer Surgery

Este estudo apresenta uma abordagem de modelo de fundação ajustado que aproveita um conjunto de dados recém-curado de 2.909 quadros anotados para alcançar segmentação semântica de alta precisão de instrumentos cirúrgicos e anatomia, bem como o reconhecimento robusto de tripletos de ações cirúrgicas, avançando assim o direcionamento intraoperatório e a avaliação automatizada de habilidades na cirurgia de câncer gástrico.

Xiaopeng Wang, Youdong Liu, Yi Wang, Rongyu Ma, Jie Chen, Jingzhe Qian, Zikai Wang, Yuanyuan Lin, Jiansen Song, Keyuan H (…)2026-09-20
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Deep Learning for Automated Tic Detection and Prediction in Tourette Syndrome Using Electromyography and Video

Este estudo demonstra que, embora a dinâmica de sinal de curto prazo seja crucial para prever tiques na síndrome de Tourette, janelas temporais mais longas de 5 segundos combinadas com CNNs temporais aumentam significativamente a detecção de tiques motores a partir de dados de EMG, destacando a necessidade de integração multimodal e modelagem específica do paciente em pesquisas futuras.

Grace Lowor, Jiaqing Zhang, Julieth Gomez, Jackson Cagle, Christopher R. Butson, Kelly Foote, Michael S. Okun, Parisa Ra (…)2026-09-20
💻 ciência da computação

Cross-center sex estimation from patellar CT: multi-feature transformer fusion of morphometry, radiomics, and deep features

Este estudo apresenta um robusto framework de fusão Transformer de múltiplos recursos que integra morfometria patelar, radiômica e recursos de aprendizado profundo de tomografias computadorizadas para alcançar uma estimativa de sexo altamente precisa e generalizável, superando modelos de recurso único e especialistas forenses, enquanto reduz significativamente o tempo de processamento.

Tao Liu, Xiurong Li, Haihua Bao, Zhanjin Wang, Zhiyao Yu, Zhan Wang, Haiyan Wang2026-09-20