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💻 ciência da computação

Parallelizing SIR Epidemic Spread Simulation Using Pthreads, OpenMP, and MPI

Este artigo avalia o desempenho do Pthreads, OpenMP e MPI na paralelização de uma simulação de epidemia SIR computacionalmente intensiva em uma grade 2D, demonstrando que o MPI alcança um speedup superior e um escalonamento quase linear para grades grandes em comparação ao escalonamento moderado e limitado observado no OpenMP e Pthreads devido aos excessos de sincronização e de contenção de memória.

amna atiq2026-09-16
💻 ciência da computação

Predicting the Inspector, Not the Plant: Regulatory Targeting and Explanation Instability in Pharmaceutical Inspection-Outcome Models

Este estudo demonstra que modelos de aprendizado de máquina que predizem resultados de inspeções farmacêuticas capturam primordialmente os próprios processos de direcionamento regulatório da FDA em vez da qualidade inerente da fabricação, resultando em explicações de recursos instáveis e no risco de que a implementação de tais modelos amplifique os vieses de inspeção existentes.

Phani Kumar Balagam2026-09-16
💻 ciência da computação

Persistent-State Management for Streaming Test-Time Adaptation in Open-Vocabulary Segmentation

Este artigo introduz o Profiled State Recovery, um framework prático que gerencia estados de adaptação persistentes na adaptação de tempo de teste de vocabulário aberto em streaming através de um ciclo de vida congelado e livre de rótulos, demonstrando ganhos de desempenho significativos através de diversos modelos e conjuntos de dados ao estabelecer o gerenciamento de estado como um eixo de design crítico para o TTA em streaming.

Wenxi Wang2026-09-16
💻 ciência da computação

A Mathematical Pre‑Screening Framework for Training‑Free Model Selection in Time‑Series Cashflow Forecasting

Este artigo propõe uma estrutura matemática livre de treinamento que seleciona o modelo de aprendizado de máquina ideal para a previsão de fluxo de caixa de PMEs ao confrontar os atributos do conjunto de dados e a expertise do usuário com as capacidades algorítmicas, eliminando, assim, a necessidade de execuções exaustivas de treinamento de modelos.

Ali Nabizadeh Lamiry2026-09-16
💻 ciência da computação

A Two-Stream U-Net for Robust Skin Detection via Color and Texture Integration

Este artigo propõe um método robusto de detecção de pele utilizando uma U-Net de dois fluxos que integra informações de cor e textura por meio de um mecanismo de atenção hierárquica, demonstrando melhoria na precisão e eficiência em condições desafiadoras e múltiplos conjuntos de dados.

Abdelkrim Sahnoune, Djamila Dahmani, Saliha Aouat, Abderrahmane Abdennouz, Idir Timsiline2026-09-16
💻 ciência da computação

SOA-UNet: Sparse Otsu-guided Attention U-Net with Adaptive Boundary Loss for Lightweight Brain Tumor Segmentation

Este artigo apresenta o SOA-UNet, um framework de aprendizado profundo leve que combina codificação de características esparsas, orientação de atenção baseada em Otsu e uma Perda de Fronteira Adaptativa para alcançar a segmentação de tumores cerebrais precisa, rápida e interpretável a partir de imagens de RM.

Pallab Paul, Kalpana Saha Roy2026-09-16
💻 ciência da computação

Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning

Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado de máquina de modalidade dupla que integra características textuais (TF-IDF) e de áudio (MFCC) para detectar depressão, alcançando alta precisão (até 99,38% com XGBoost em dados de áudio) e demonstrando o potencial do aprendizado multimodal para diagnósticos de saúde mental escaláveis e não invasivos.

Sonali Chandrashekhar Patil, Mukesh Dixit2026-09-16
💻 ciência da computação

WMS-Net:Wavelet-Mamba Synergistic Network for Joint Semantic Segmentation and Height Estimation of Remote Sensing Images

Este artigo propõe o WMS-Net, uma Rede Sinérgica de Wavelet-Mamba que aproveita transformadas de wavelet de Haar de múltiplos níveis, um módulo de Direção-Consciente baseado em Mamba e um mecanismo de Interação de Atenção entre Tarefas para abordar eficazmente o ruído e o emaranhamento de características, alcançando, assim, o estado da arte na segmentação semântica conjunta e estimativa de altura a partir de imagens de sensoriamento remoto RGB únicas.

Zhijie Li, Jiawei Chang, Changhua Li, Shengjun Xu, Jie Zhang, Yuan Gao2026-09-16