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Topology-Preserving Anisotropic Adaptive Yarn-Level Cloth Simulation Using Direction-Aware Energy Evaluation

Este artigo propõe um framework adaptativo de preservação de topologia e sensível à direção para simulação de tecido ao nível de fio que ajusta dinamicamente a intensidade da computação de restrições com base na deformação local e atividade de contato, enquanto emprega upsampling visual para manter estruturas tecidas de alta fidelidade sem incorrer em custos computacionais proibitivos.

Jong-Hyun Kim2026-07-27

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IBKA-Transformer: An Improved Black Kite Algorithm Optimized Transformer for Industrial Robot Bearing Fault Diagnosis

Este artigo propõe o IBKA-Transformer, um novo método de diagnóstico de falhas que integra um Algoritmo Black Kite aprimorado com um modelo Transformer para otimizar hiperparâmetros e selecionar características, alcançando 99,86% de precisão no diagnóstico de falhas de rolamentos de robôs industriais.

Jiangnan Su, Jun Huang2026-07-27

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Dual-Critic Uncertainty-Gated Reinforcement Learning for Vision-Dropout-Robust Image-Based Visual Servoing

O artigo propõe o DCUG-PPO, um controlador de aprendizagem por reforço de crítico duplo que ancora sua política a um fallback baseado em modelo através de um mecanismo de portão de incerteza, alcançando confiabilidade significativamente maior e controle mais suave do que o PPO de crítico único e baselines clássicos em servovisão baseada em imagens sob queda de câmera, ao mesmo tempo em que reconhece limitações na validação de hardware e em comparações algorítmicas mais amplas.

Md Hasibuzzaman, Gene Eu Jan2026-07-27

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ESSIM: A Probabilistic Swarm Optimization Algorithm Based on Bayesian Statistical Inference and Uncertainty-Guided Search

Este artigo apresenta o ESSIM, um novo algoritmo de otimização de enxame probabilístico que aproveita a inferência estatística bayesiana e a incerteza individual da partícula para manter a diversidade do enxame e evitar mínimos locais, superando, assim, o PSO clássico em benchmarks multimodais e tarefas de otimização de hiperparâmetros de Regressão de Processo Gaussiano, apesar de exigir tempos de computação mais longos.

Hacene Benkhoula, Kamel Eddine Hemsas, Saad Mekhilef2026-07-27✓ Author reviewed ⓘ

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Robust Video Steganography Against Recompression and Arbitrary Cropping via Dual-Layer PN Synchronization

Este artigo propõe um método de esteganografia de vídeo robusto que combina a incorporação MEC-AQIM no domínio DWT-SVD com um mecanismo de sincronização de pseudo-ruído de camada dupla para recuperar efetivamente dados secretos de vídeos submetidos tanto à recompressão quanto ao corte arbitrário.

Yanzhe Zhang, Yingnan Zhang, Ling Wen, Hemin Yin, Min Shi2026-07-27

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A bio-inspired hybrid lifelong learning based on self-selective memristors

Este artigo propõe um sistema de aprendizagem vitalícia híbrido de inspiração biológica que co-projeta um algoritmo híbrido Drosophila-humano com hardware de memristor autoseletivo para superar o esquecimento catastrófico e as ineficiências energéticas, alcançando melhorias significativas de velocidade e energia em relação aos aceleradores CMOS tradicionais.

Yishu Zhang, Xuemeng Fan, Guobin Zhang, Zhejia Zhang, Xinheng Mei, Zijian Wang, Wenjue Zhou, Daying Sun, Lei Deng, Mingk (…)2026-07-27

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Leakage-Controlled Machine Learning for European Cd, Hg, and Pb Emission Inventories

Este artigo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina auditável e com controle de vazamento que harmoniza dados heterogêneos de emissões europeias para prever com precisão atualizações espaciais de curto prazo para inventários de cádmio, mercúrio e chumbo, alcançando reduções significativas de erro em relação às linhas de base ao definir explicitamente limites operacionais para triagem de anomalias e priorização de especialistas, em vez de previsões irrestritas.

Tianyi Guan, Jennifer Uyen-Vi Nguyen2026-07-27

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A Biomedical Benchmark and Modular RAG Framework for Text2Cypher

Este artigo apresenta o bio2C, um benchmark compatível com FAIR composto por 2.500 pares curados de linguagem natural-Cypher, e uma estrutura modular de Geração Aumentada por Recuperação que melhora significamente a precisão de Text2Cypher para grafos de conhecimento biomédicos ao alavancar exemplos recuperados em vez de prompting baseado em esquema.

Emanuele Cavalleri, Nada Bou Kanaan, Marco Mesiti2026-07-27

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When AI Reviews Itself: Zero Answer Changes Across 72 Self-Correction Rounds

Este estudo demonstra que os grandes modelos de linguagem de fronteira exibem "autocorreção performativa" ao gerar um extenso discurso crítico sem nunca revisar substantivamente suas respostas iniciais ao longo de 72 rodadas iterativas de revisão, desafiando, desta forma, a eficácia das estratégias de correção baseadas em prompts para melhorar a confiabilidade da IA.

Abbas Hamidavi2026-07-27

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Retrieval-Assisted Instantiation of Natural-Language Optimization Problems

Este artigo apresenta uma estrutura transparente e assistida por recuperação que fundamenta evidências numéricas em linguagem natural em esquemas de otimização estruturados, demonstrando que, embora a recuperação de esquemas seja altamente eficaz, o principal gargalo para automatizar a instanciação de problemas de otimização reside na tarefa subsequente de corresponder com precisão os números extraídos aos seus respectivos campos.

Soroush Vahidi2026-07-27

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