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💻 ciência da computação

Adaptive Context Reliance Control in Noisy Retrieval-Augmented Generation: A Systematic Literature Review

Esta revisão sistemática de literatura analisa dezesseis estudos sobre o controle de dependência de contexto adaptativo em sistemas de Geração Aumentada por Recuperação ruidosos, identificando lacunas críticas nas atuais estratégias de memorização conscientes de ruído e propondo o framework ACRC para equilibrar dinamicamente o conhecimento interno de um LLM contra a qualidade da evidência recuperada.

Hasan Ahmad, Shujat Karim, Fakhra Kashif, Naveed Ejaz2026-09-15
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SET-CNN: Stacked Ensemble of CNNs for Robust Image Embedding and Similarity Retrieval

O artigo propõe o SET-CNN, um novo framework que integra DenseNet121, ResNet50 e VGG16 por meio de fusão ao nível de características e otimização de perda triplet semi-hard para gerar embeddings de imagem robustos, alcançando uma melhoria de 7,6% no desempenho de recuperação sobre os modelos individuais no conjunto de dados CIFAR-10.

Rabia Maqsood, Muhammad Omar, Safdar Ali, Rahat H. Bokhari2026-09-15
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Synergizing Intelligence: A Comparative Evaluation of Machine Learning and Data Mining Techniques for Optimized Computational Analytics

Este artigo propõe e valida um modelo de Análise Computacional híbrido (HCAM) que integra técnicas de mineração de dados para estruturação de características com classificadores de aprendizado de máquina supervisionado, demonstrando melhorias estatisticamente significativas na acurácia preditiva e na interpretabilidade em relação aos métodos isolados no conjunto de dados UCI Heart Disease.

Kanakam Sadhi Kumar, Arpana Bharani2026-09-15
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A Retrieval-Augmented Generation Method for Industrial Documents based on Reinforcement Learning

Este artigo propõe o RLo-RAG, um modelo de Geração Aumentada por Recuperação de Múltiplas Rodadas baseado em Aprendizado por Reforço aprimorado com LoRA, que utiliza uma função de recompensa dinâmica para recuperar iterativamente fragmentos de documentos de alta relevância e melhora significativamente a precisão da recuperação e a qualidade da geração para documentos industriais em comparação com os métodos tradicionais de RAG.

Ling WeiQing, Yongqi Zhi2026-09-15
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MDFR-Net: Towards Enhanced Feature Refinement for Aerial Small Object Detection

Este artigo propõe o MDFR-Net, um novo framework de aprendizagem profunda que aprimora a detecção de pequenos objetos aéreos ao integrar os módulos de Fusão Atencional Hierárquica Multiescala, de Potencializador de Características de Orientação Desacoplada e de Fusão de Agrupamento de Convolução Hierárquica para abordar eficazmente desafios relacionados à escala mínima, orientações diversas e interferência de fundo complexa.

Jing Wang, Jia Su, Yanli Hou, Boning Hu2026-09-15
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An ML-Based Hybrid Task Scheduler for Classical–Quantum Computing Environments Using Real Graph-Derived Workloads

Este artigo apresenta um escalonador de tarefas híbrido baseado em aprendizado de máquina que otimiza a alocação de recursos entre processadores clássicos e quânticos utilizando cargas de trabalho reais derivadas de grafos, demonstrando desempenho superior em tempo de conclusão, makespan e vazão em comparação com baselines tradicionais e baseados em regras.

Peter Nimbe, Nicodemus Songose Awarayi, Vivian Akoto-Adjepong, Faiza Umar Bawah, Patrick Kwabena Mensah, Obed Appiah, Ch (…)2026-09-15
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DA-LightNet: Real-Time Rain and Haze Removal on Edge Devices

Este artigo propõe o DA-LightNet, uma rede de aprendizagem profunda unificada e leve que remove chuva e névoa de forma eficaz em tempo real em dispositivos de borda com recursos limitados, empregando um módulo de modulação consciente da degradação e blocos convolucionais eficientes para equilibrar alta qualidade de restauração com baixo custo computacional.

Jianhong Li, Yan Liang, Miaoqin Yuan, Fuyu Deng, Ke Fang, Guangqiang He2026-09-14
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Context-Adaptive Emotional Speech Synthesis via Feature Control in Multi-Turn Dialogue (ChinaMM 2026)

Este artigo propõe uma estrutura adaptável ao contexto para síntese de fala emocional de múltiplos turnos que aproveita a memória de diálogo histórica e uma entrada conjunta bimodal de sinais de fala e texto para prever e controlar dinamicamente as características acústicas, superando assim as limitações dos métodos tradicionais baseados em transcrição para alcançar respostas naturais e emocionalmente coerentes.

Qinglan Wei, Ruiqi Xue, Long Ye, Yuan Zhang2026-09-14
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Beyond Transfer Learning: Evaluating the Trustworthiness of Pretrained GeoAI Models for Rooftop Solar PV Mapping

Este estudo demonstra que, embora o aprendizado por transferência melhore significativamente o desempenho de modelos de GeoAI pré-treinados para o mapeamento de energia fotovoltaica em telhados através de diferentes regiões geográficas, a precisão preditiva isoladamente é insuficiente para garantir uma implantação confiável, necessitando de um framework de avaliação abrangente que também considere robustez, confiabilidade, generalização, transparência e incerteza residual.

Tahsin Hossain, Tan Yigitcanlar, Niklas Tilly, Filip Biljecki2026-09-14