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💻 ciência da computação

Encryption of Audio Signals by employing the Elzaki Transformation and the Lorenz Chaotic System

Este artigo propõe um algoritmo de criptografia de áudio robusto e multicamadas que combina o sistema caótico de Lorenz para a geração de chave inicial e embaralhamento baseado em XOR com uma segunda camada utilizando a transformada de Elzaki e a expansão da série de Maclaurin hiperbólica, demonstrando alta segurança e eficiência por meio de validação experimental e análise comparativa de desempenho.

Shadman R. Kareem2026-09-14
💻 ciência da computação

TADNet: Transparency-Aware Feature Aggregation with Structural Enhancement for Transparent Object Depth Completion

Este artigo propõe o TADNet, uma rede codificador-decodificador hierárquica que integra um codificador Swin-Transformer em cascata com módulos de Atenção Consciente de Transparência e de Melhoria de Características Estruturais para abordar eficazmente o ruído de profundidade e a distorção geométrica na conclusão de profundidade de objetos transparentes, alcançando um desempenho superior nos conjuntos de dados ClearGrasp e TransCG.

Xinyang Cai, Yiwen Qi, Hedan Liu2026-09-14
💻 ciência da computação

Authorization Assurance for Tool-Using LLM Agents: A Structured Review of Enforcement Semantics and Effect-Level Security Evidence

Esta revisão estruturada critica as avaliações existentes de agentes de LLM que utilizam ferramentas por falharem em fundamentar alegações sobre a prevenção de efeitos não autorizados em recursos, e propõe o Perfil Mínimo de Garantia de Autorização (MAAP) como um novo framework baseado em evidências para padronizar o relato de semânticas de aplicação, limites de observação e suposições residuais para uma comparação de segurança transparente.

Mohamed Abbas Elmasry2026-09-13
💻 ciência da computação

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Verifiable Regulatory Compliance in Urban Cyber-Physical Systems

Este artigo propõe um framework de RAG Agêntico de Verificação Prioritária que integra agentes de validação determinísticos para garantir a precisão regulatória e prevenir alucinações em Sistemas Ciber-Físicos Urbanos, demonstrando desempenho superior na detecção de supersessão e no raciocínio de conformidade em comparação com métodos existentes.

Sathiska Priyad, Gayathri Karthick2026-09-12
💻 ciência da computação

Does the Language of the Prompt Change the Politics of the Answer? A Cross-Lingual Agent-Based Audit of Generative AI and Turkish Political Discourse

Esta auditoria baseada em agentes e translinguística do discurso político turco revela que, embora o idioma do comando afete minimamente o posicionamento político das respostas da IA generativa, ele altera significativamente as fontes de evidência nas quais os modelos se baseiam, com a identidade do modelo e a persona do usuário exercendo uma influência mais forte sobre o resultado final do que o próprio idioma do comando.

Sarphan Uzunoglu, Duygu Uzunoğlu2026-09-12
💻 ciência da computação

Predicting At Risk Student Performance at the First Quarter Semester Boundary Using Ensemble Learning

Este estudo propõe um framework de suporte à decisão de alerta precoce utilizando modelos de aprendizado de conjunto treinados no conjunto de dados OULAD e aprimorados com SMOTE para prever eficazmente o desempenho de alunos em risco no limite do primeiro trimestre, demonstrando que o LightGBM alcança precisão superior na identificação de alunos que necessitam de intervenção acadêmica oportuna.

Omara innocent2026-09-12
💻 ciência da computação

A Privacy-Preserving Federated Grey Wolf Optimization and Blockchain Framework for Trust Management in Decentralized 6G Edge Networks

Este artigo propõe um novo framework para redes edge 6G que integra aprendizado federado preservador de privacidade, otimização de modelo de confiança baseada em Grey Wolf Optimizer e uma blockchain permissionada para alcançar um gerenciamento de confiança robusto, resiliente e privado contra ataques adversários.

Seema Joshi, Neelu Singh, Deepshikha Arya, Virendra Kumar Tiwari2026-09-12
💻 ciência da computação

Candidate information structure reduces over-alignment in LLM- based concept mapping

Este artigo demonstra que sistemas de mapeamento de conceitos baseados em LLM podem reduzir significativamente os erros de sobrealinhamento em termos não mapeáveis ao estruturar conjuntos de candidatos em formatos comparáveis e excluíveis, um princípio de design que se mostra mais eficaz do que simplesmente fornecer a resposta correta ou melhorar a recuperação.

Wenbo Gao, Shubin Zhou, Xiaolong Lyu, Alan César Belo Angeluci, Jie Dong2026-09-12
💻 ciência da computação

Lightweight Semantic Embeddings Enable Redundancy-Sensitive Knowledge Graph Construction for LLM-Based Document Processing

Este artigo apresenta o AMODD, um pipeline aumentado por ML que utiliza embeddings semânticos leves para desduplicar seções redundantes de documentos e agrupar entidades de grafos, reduzindo significativamente o consumo de tokens e a latência de LLMs para a construção de grafos de conhecimento, mantendo uma alta qualidade de recuperação.

Sedar Olmez, Maxim Smilovitskiy, Koichi Yokota2026-09-11
💻 ciência da computação

Development and pilot validation of an AI-assisted self-practice system for erhu performance assessment and score-aligned feedback

Este artigo apresenta o desenvolvimento e a validação piloto de um sistema de autocrática assistido por IA para o erhu que integra reconhecimento óptico de partituras, rastreamento de tom e warping temporal dinâmico para fornecer feedback alinhado à partitura, demonstrando forte correlação com avaliações de especialistas e alta usabilidade entre estudantes de conservatórios.

Xingzhi Guan, Hanjun Su, Masanori Fukui, Zhe Ji2026-09-11