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💻 ciência da computação

Auditable Corridor Shortlisting under Partial Observability: A Systems Approach to Ranking Human Trafficking Origin–Destination Links

Este artigo apresenta uma estrutura baseada em sistemas e auditável que integra atributos tabulares, redes neurais de grafos e modelagem temporal para gerar corredores de origem-destino de tráfico humano pré-selecionados e reproduzíveis, com registros de verificação anexados para revisão externa, apesar dos desafios de dados esparsos e alta variância de sementes.

Michael A Magid, Melissa Zeynep Ertem, David Cingranelli, Todd Landman2026-10-26
💻 ciência da computação

Target Leakage in Machine Learning Models that Predict Higher Education Graduation from Administrative Records

Este estudo demonstra que as previsões de quase perfeição anteriormente relatadas sobre a graduação no ensino superior foram artefatos de vazamento de dados (*target leakage*) provenientes de atributos determinados pelo desfecho, e estabelece que, ao utilizar um protocolo corrigido e livre de vazamento em registros administrativos de Gaza, modelos de aprendizado de máquina alcançam uma precisão alta, porém realista (até 89,16%), sendo o número de semestres concluídos o preditor mais forte.

Samer Yaghi, Rebhi S. Baraka2026-10-26
💻 ciência da computação

Numerical and Algebraic Evaluation of Chebyshev Polynomial Representations for Ring-LWE-Related Polynomial Arithmetic

Este artigo avalia representações de polinômios de Chebyshev para aritmética Ring-LWE, demonstrando que, embora preservem a estrutura algébrica subjacente, sua utilidade numérica é severamente limitada pelo crescimento rápido do mau condicionamento em dimensões maiores, falhando, em última análise, em oferecer redução de ruído ou desempenho criptográfico superior em comparação com as abordagens padrão.

Mohammad Asif, Sanjay Agal2026-10-26
💻 ciência da computação

Epidemiological Models of Topic Propagation in Co-authorship Networks: Degree-Block Models Versus Homogeneous Mixing

Este artigo contesta a validade do uso de redes de coautoria como o substrato para modelos epidêmicos de propagação de tópicos, demonstrando que modelos de blocos de grau não superam consistentemente modelos de mistura homogênea porque a maioria das adoções de tópicos ocorre sem colaboração prévia com autores ativos, sugerindo que o contágio verdadeiro requer redes que incluam não adotantes e que precedam a adoção.

Ismael Robles-Martínez, Jorge Cruz-Trani, Daniela Aguirre-Guerrero, Ricardo Marcelín-Jiménez2026-10-26
💻 ciência da computação

Decided or Open? Comparing Program Repair Techniques When Patch Correctness Is Unknown

Este artigo propõe uma estrutura "decidido ou aberto" para comparar técnicas de reparação automática de programas sob incerteza ao computar o intervalo total de possíveis diferenças nas taxas de sucesso, permitindo que pesquisadores identifiquem quais comparações podem ser resolvidas com testes adicionais e revelando discrepâncias significativas na confiabilidade dos resultados de testes arquivados entre diferentes modelos.

Sadnan Nafis2026-10-26
💻 ciência da computação

ΔPPL Is Not ΔCE: The Scale-Dependence Confound in Generative Continual-Learning Forgetting Metrics

Este artigo demonstra que reportar o esquecimento em aprendizagem contínua generativa como a mudança na perplexidade bruta (ΔPPL) introduz um fator de confusão dependente da escala que infla ou defla artificialmente as razões de esquecimento diferencial com base nos níveis de perplexidade base, argumentando, em vez disso, pela entropia cruzada (ΔCE) como uma métrica invariante de escala para revelar o verdadeiro desvio subjacente do modelo.

庆君 张2026-10-26
💻 ciência da computação

Calibrated per-pixel uncertainty for low-dose paediatric chest-radiograph denoising at no fidelity cost

O artigo apresenta o PP-VAE-Hformer, um modelo híbrido de aprendizagem profunda que associa com sucesso mapas de incerteza por pixel calibrados (distinguindo entre incerteza aleatória e epistêmica) à redução de ruído em radiografias torácicas pediátricas de baixa dose sem comprometer a qualidade da reconstrução.

Samuel Tekle Mengistu, Kyriakos Flouris2026-10-26
💻 ciência da computação

Degradation-Aware Modality Trust Estimation for Camera--LiDAR BEV Fusion in 3D Object Detection

Este artigo propõe o DARFusion, um framework leve que aprimora a fusão câmera-LiDAR em BEV para detecção de objetos 3D através da estimativa de confiança da modalidade por meio de condicionamento de confiabilidade consciente de degradação, preservando assim o desempenho em dados limpos enquanto melhora significativamente a robustez contra diversas degradações de câmera.

Weifeng Xu, Yaqian Cui, Hongtao Wang2026-10-26
💻 ciência da computação

VRATF: Vision-based Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

Este artigo propõe o VRATF, um framework de recuperação baseada em visão que aprimora a previsão de séries temporais ao converter componentes de tendência denoisados em imagens para recuperação de similaridade visual e fundir esses padrões recuperados com um preditor base DLinear leve para alcançar um desempenho superior, particularmente em cenários de longo horizonte.

Zhun Xie, Jing Ling, Zhihao Zhang, Guifeng Xia2026-10-26
💻 ciência da computação

Robustness of automated intrusion responders in software-defined networks to spoofed evidence and responder starvation

Este artigo avalia a vulnerabilidade de respondedores de intrusão automatizados em redes definidas por software a evidências forjadas e à inanição de respondedores, demonstrando que, embora os respondedores clássicos possam ser usados como arma contra hosts legítimos, defesas específicas como o vínculo de porta de entrada e orçamentos de regras podem mitigar eficazmente esses danos com um custo de desempenho mínimo.

Amr H. Abdelhaliem, Mohamed Heshmat, Saddam Askar, Mohammed Tawfik2026-10-26