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💻 ciência da computação

Agentic AI-Based Predictive Security and Resilience Framework for SSL/TLS and Encrypted Traffic Infrastructure in Cloud-Native Environments

Este artigo apresenta o AAPS-TLS, um framework de IA multiagente de código aberto que utiliza raciocínio impulsionado por LLM e aprendizado por reforço para alcançar uma gestão de certificados preditiva quase perfeita, detecção de anomalias em tráfego criptografado e conformidade de política automatizada para infraestruturas SSL/TLS em ambientes nativos da nuvem, validado por meio de simulações reprodutíveis rigorosas e pilotos indicativos de produção.

Pushpjeet Shrivastava, Vishnu Gatla, Syam Dondapati, Srikanth Raju Uppalapati2026-09-14
💻 ciência da computação

A Hybrid Two-Tier Continuous Authentication Framework with a Security-First Calibration Strategy for Zero-Trust Web Deployments

Este artigo apresenta o ALJ, um framework de autenticação contínua híbrido de dois níveis para implantações web de Zero-Trust que substitui modelos de proxy por algoritmos genuínos de ARIMA, LCS, SVM e JRip e introduz uma estratégia de calibração focada em segurança para melhorar significativamente o recall e reduzir as taxas de bypass de adversários em comparação com limiares estáticos padrão.

Nabil El Kadhi2026-09-14
💻 ciência da computação

FDC-DETR: A Lightweight Enhanced RT-DETR Framework for Accurate Pulmonary Nodule Detection in CT Images

Este artigo propõe o FDC-DETR, uma estrutura RT-DETR leve e aprimorada que integra convolução de Fourier, atenção dinâmica consciente de entropia e fusão refinada de contexto para alcançar a detecção de nódulos pulmonares em imagens de TC com alta precisão e em tempo real, enquanto suprime efetivamente a interferência do fundo.

Feng Shi, Zhenqi Wu, Xiaosong Liu, Xuefeng Yu, Yichen Lin2026-09-14
💻 ciência da computação

Two-stage machine vision and near-infrared spectroscopy for grading leafhopper damage in fresh tea leaves

Este estudo desenvolveu um fluxo de trabalho de dois estágios combinando um modelo de visão computacional YOLOv8s aprimorado para a triagem inicial de danos por cigarrinhas com um modelo de espectroscopia de infravermelho próximo para reavaliar casos incertos, alcançando uma precisão de classificação geral de 89,5% para folhas de chá frescas que supera significativamente a avaliação visual isolada.

Linsen Li, Feihu Song, Nailiang Zhang, Chunfang Song, Zhenfeng Li, Guangyuan Jin, Jing Li2026-09-14
💻 ciência da computação

Deep Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion Controlled by Natural Language

Este artigo apresenta um framework de ponta a ponta que permite que robôs quadrúpedes executem comandos de linguagem natural de forma livre, combinando um módulo de NLU leve com uma política PPO condicionada por objetivo e destilação professor-aluno, alcançando uma locomoção robusta, adaptável e energeticamente eficiente tanto em simulação quanto em experimentos no mundo real.

Shirin Ranjbaran, Yili Fu2026-09-14
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Steel-CGA: Channel-Spatial-Semantic Attention and Grouped Dilated Fusion for Real-Time Steel Surface Defect Detection

O artigo propõe o Steel-CGA, um detector leve baseado em YOLO26s que integra módulos de Atenção Canal-Espacial-Semântica, Fusão Residual Dilatada Agrupada e Subamostragem Adaptativa para melhorar significativamente a precisão da detecção de defeitos de superfície de aço em tempo real, reduzindo simultaneamente os custos computacionais.

Jianjian Chen, Baolai Wang, Xinghan Chen, Shuai Wang2026-09-14
💻 ciência da computação

Influence of Spreader Dispersion on rumour Propagation in Complex Networks

Este artigo demonstra que, em redes complexas, dispersar estrategicamente múltiplos disseminadores iniciais de rumores para minimizar a sobreposição espacial e retardar a desativação aumenta significativamente tanto o alcance final quanto a intensidade de pico da propagação do rumor em comparação com as estratégias tradicionais de semeadura baseadas em grau.

Madhvi Ramrakhiyani, Mukesh Tiwari, Sunitha Vadivel2026-09-14
💻 ciência da computação

Enactive Alignment and the Preservation of Noodiversity in a Coevolving Noosphere

Este artigo argumenta que, para garantir um futuro resiliente e sustentável para a IA dentro de uma noosfera de coevolução, o campo deve mudar de métodos de alinhamento representacional de cima para baixo que impõem a homogeneização moral para um framework de alinhamento enativo que preserve a diversidade cognitiva por meio de uma normatividade endógena e participativa.

Xue Yu, Zihan Gao2026-09-14
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Decentralized Weapon-Target Assignment in Aerospace Defense Systems: An Attention-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning Approach

Este artigo propõe o framework STG-MADAC, uma abordagem de aprendizado por reforço multiagente com realce de atenção que utiliza atenção de grafo espaço-temporal e decomposição de vantagem multiobjetivo para alcançar uma atribuição de arma-alvo descentralizada superior em sistemas de defesa aeroespacial dinâmicos.

Haoyan Yao, Changan Shang, Wenzhe Zhang, Panrong Wang, Shengjie Xu2026-09-14