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💻 ciência da computação

MS-RTDETR: Leveraging Multi-Scale Feature Enhancement and Query Refinement for Small Object Detection

O artigo apresenta o MS-RTDETR, um detector de ponta a ponta em tempo real que melhora a detecção de objetos pequenos ao unificar o aprimoramento de características multiescala e o refinamento de consultas por meio de um novo mecanismo de Refinamento de Consulta e Característica Acoplada de Escala (SCFQR) e um objetivo de correspondência consciente de incerteza, alcançando desempenho e robustez superiores em diversos conjuntos de dados sem exigir ramos auxiliares de inferência.

Ningxiang Sun, Fang Niu, YuJiao Chen, Bing Liu, Xiaoguang Wang, Tianping Li2026-09-14
💻 ciência da computação

Auditable AI Ethics in Education: Developing Measurable Competencies for Sustainable Development across K-12 and University Curricula

Este estudo desenvolve e valida empiricamente um framework de competência de "Ética de IA Auditável" que faz a ponte entre mandatos regulatórios de alto nível e currículos práticos de K-12 e universitários, demonstrando, por meio de um programa piloto, que uma pedagogia baseada em resultados e orientada para a ação transforma efetivamente os estudantes de consumidores passivos de IA em criadores responsáveis capazes de verificação crítica, mitigação de viés e conformidade legal.

Elena Gaevskaya, Rustam Shadiev, Nikolay Borisov, Aleksandra Pushkina, Peter Fedkin2026-09-14
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Coherent Projector-Overlap QFNNs with Chebyshev Responses: Expressivity, Approximation, and Coherent Depth

Este artigo introduz uma Rede Neural Feedforward Quântica (QFNN) coerente que utiliza sobreposições de projetores treináveis e reflexões alternadas para implementar ativações de polinômios de Chebyshev exatas, estabelecendo assim fundamentos teóricos rigorosos para sua expressividade, capacidades de aproximação universal e limites de generalização, ao mesmo tempo em que demonstra um desempenho competitivo em tarefas de classificação de imagens de referência.

Andrej Sum-Shik2026-09-14
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Related Families, Not Label Errors: A Case Study of a Failure Mode in Open-World Malware Evaluation on BODMAS

Este artigo demonstra que o baixo desempenho da detecção de malware em mundo aberto no benchmark BODMAS é causado não por erros de rotulagem ou falhas no detector, mas pela presença de famílias intimamente relacionadas no conjunto de treinamento que tornam as amostras "novas" retidas, na verdade, familiares para métodos de pontuação de novidade não supervisionados.

Vedant Shah, Fabio Di Troia2026-09-14
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ParaWeb: Parallel Programming Patterns for Web Development

O ParaWeb é uma biblioteca TypeScript que implementa dez padrões de programação paralela através de passagem de mensagens, memória compartilhada e WebGPU compute shaders para Node.js e navegadores, demonstrando acelerações significativas em relação ao JavaScript sequencial e um desempenho competitivo contra bibliotecas C++, enquanto destaca o impacto crítico do overhead de transferência de dados na eficiência da GPU.

Suejb Memeti2026-09-14
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S3HNet: Stage-Aware Spectral-Spatial Learning for Ground-Level Urban Hyperspectral Remote Sensing Segmentation

Este artigo propõe a S3HNet, uma rede hierárquica espectral-espacial sensível a estágios que segmenta eficazmente imagens hiperespectrais urbanas ao nível do solo ao preservar evidências espectrais sensíveis às bandas nos estágios iniciais do codificador e reconstruir representações semânticas espacialmente consistentes no decodificador, superando, assim, os modelos de segmentação densa existentes em conjuntos de dados de referência.

Shuaijun Wang, Fuqiang Yuan, Beiqi Wu, Yihao Liu2026-09-14
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Compiler-Guided Polynomial-Level Parallelism for FHE-Encrypted Machine Learning Inference

O artigo apresenta o CRISP, uma abordagem guiada por compilador que possibilita o paralelismo seguro em nível de polinômio para inferência de aprendizado de máquina criptografada por FHE ao trocar a vetorização SIMD em tempo de execução por paralelismo OpenMP em tempo de compilação, resultando em ganhos significativos de velocidade e reduções de latência dentro do framework do compilador ANT-ACE.

Zijian Duan, Zuoyan Zhang, Tao Dai, Zhihong Liang, Jie Zhao2026-09-14
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ADE-MDA-Net: an asymmetric dual-encoder network with multi-dilation attention for bearing surface defect segmentation

Este artigo propõe a ADE-MDA-Net, uma rede de codificador duplo assimétrico que incorpora módulos de fusão de pooling duplo SE, atenção de profundidade multi-dilatação e fusão de atenção espacial multiescala para alcançar uma segmentação de nível de pixel precisa e computacionalmente eficiente de defeitos desafiadores em superfícies de rolamentos.

Hong Fan, Xiaoliang Jiang, Xiaolong Zhou, Sixian Chan, Sheng Wang2026-09-14
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NPU-Accelerated Neuro-Fuzzy Safety Assistance with Decision-Level Multimodal Fusion for Teleoperated Assistive Robots

Este artigo apresenta um framework de controle compartilhado de Edge-AI para robôs assistivos teleoperados que utiliza um NPU Hailo-8L para executar concorrentemente um Sistema de Inferência Neuro-Fuzzy Adaptativo e um detector YOLOX-S, fundindo suas saídas para reduzir significativamente as taxas de colisão e intervenções de emergência, mantendo a operação local total.

Sarra Ben Halima, Faten Ben Abdallah, Joseph Haggege2026-09-14
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A Lightweight, Distributed Energy-Aware Clustering Algorithm for Heterogeneous IoT Sensor Networks Using Adaptive Thresholding

Este artigo propõe o AdaHet-Clust, um algoritmo de agrupamento distribuído leve que utiliza limiarização adaptativa para selecionar dinamicamente cabeças de cluster com base nas condições locais de energia em redes IoT heterogêneas, estendendo significativamente a vida útil da rede e reduzindo o overhead de controle em comparação com métodos existentes.

Naeem A. Askar, Ismail Y. Maolood, Azad A. Ameen2026-09-14