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💻 ciência da computação

The Efficacy of Artificial Intelligence Models in Diagnosing Knee Fractures from X-ray Images using Hybrid Attention Architecture

Este estudo demonstra que dez modelos diversos de aprendizado profundo, incluindo CNNs e Vision Transformers utilizando um mecanismo de atenção multi-visão, alcançam alta precisão diagnóstica e velocidades de processamento rápidas para fraturas de joelho em raios-X, sugerindo seu forte potencial como ferramentas de suporte à decisão clínica mesmo em ambientes com recursos limitados.

Francisco Fernández Schlein, Rodrigo De Marinis Acle, Luis Irribarra Trivelli, Mario Orrego Luzoro2026-09-10
💻 ciência da computação

Development of a Data-Driven Class and Thesis/Capstone Defense Scheduling Decision Support System for Higher Education

Este estudo apresenta um sistema de suporte à decisão baseado na web que integra o agendamento de aulas e defesas de teses/capstones por meio de um fluxo de trabalho baseado em regras e consciente de restrições, demonstrando alta satisfação do usuário e eficiência operacional em implementações em duas instituições de ensino superior.

Ailen Laguda, Richard Rabulan2026-09-10
💻 ciência da computação

A Multimodal Deep Learning Approach for Robust Structural Health Monitoring of Bridges Using Sensor and Visual Data Fusion

Este artigo propõe um framework de aprendizado profundo multimodal robusto que funde a detecção visual de fissuras baseada em CNN com dados de séries temporais de sensores processados por LSTM para superar as limitações de generalização de abordagens de modalidade única, alcançando 94% de acurácia geral e recall aprimorado para o monitoramento sustentável da saúde de pontes em cidades inteligentes.

Muhammad Hasham Kashif2026-09-10
💻 ciência da computação

Ctrl+You: A Smart Adaptive Accessibility Interface

Este artigo apresenta o "Ctrl+You", uma interface de acessibilidade adaptativa e baseada em nuvem que unifica ferramentas assistivas através de web, desktop e plataformas móveis por meio de um único perfil de usuário, demonstrando, através de uma avaliação de campo de duas semanas no Centro de Deficiência UMED em Mumbai, que esta abordagem reduz significativamente os erros de entrada de dados e a intervenção de cuidadores para indivíduos com diversas deficiências.

Snowy Fernandes, Angela Dsouza, Steve Anthony, Sangeeta Parshionikar2026-09-09
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Zero-Shot Low-Light Image Enhancement via HMC-Based Diffusion Posterior Refinement with Phase Constraints

Este artigo propõe um framework de zero-shot para o realce de imagens em baixa luminosidade que utiliza um modelo de difusão pré-treinado como um prior e refina suas previsões via amostragem de Monte Carlo Hamiltoniano sob restrições de fase de Fourier para suprimir ruído de forma eficaz, preservar detalhes estruturais e garantir consistência de medição sem treinamento adicional.

Jiahua Liu, Yang Zheng, Ji Li, Zhaoqiang Liu2026-09-09
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Isolated Sign Language Recognition in Low-Resolution Videos via Privileged Knowledge Distillation

Este artigo propõe um framework de Destilação de Conhecimento Privilegiado (PKD-ISLR) que melhora o reconhecimento de língua de sinais isolada em vídeos de baixa resolução ao transferir conhecimento discriminativo de um modelo professor multimodal de alta resolução para um aluno de baixa resolução, superando os baselines existentes nos benchmarks WLASL e ASLCitizen.

Zeynep Gokce Aker, Yunus Can Bilge, Nazli Ikizler-Cinbis, Pinar Duygulu2026-09-09
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MDRC: Mechanism-Decoupled Retrieval-Guided Conditional Recovery for Incomplete Multimodal Emotion Recognition

Este artigo propõe o MDRC, um framework de recuperação condicional guiada por recuperação desacoplado de mecanismos que aborda o reconhecimento de emoções multimodal incompleto ao modelar semânticas compartilhadas-privadas e ao aproveitar evidências de recuperação através de orientação prévia controlada e refinamento de resíduo limitado para aumentar a robustez contra modalidades ausentes.

Qianxi Zhang, Shengcai Wang, Nengchao Wu, Junjie Bao, Xinyu Yang, Na Cui, Rangxiang Zhao, Qing Tao, Li Liu2026-09-09
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A Dynamic PAD-Driven SATrans Framework for Depression Severity Classification using Multimodal Physiological Signals

Este artigo propõe o SATrans, um novo framework temporal baseado em atenção que aproveita sinais fisiológicos multimodais e rotulagem dinâmica impulsionada por PAD para alcançar uma classificação de severidade da depressão altamente precisa, robusta e escalável em tempo real através de várias resoluções temporais.

Avinash Dasari Hethu, Shamila Ebenezer A, MSP Subathra, George S Thomas, P. William, Elviz Ismayilov, Smita Nirkhi2026-09-09
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A density-adaptive spatiotemporal interaction network with Motif Matrix for premature contraction detection

Este artigo propõe um novo modelo de Densidade Adaptativa baseado em Matriz de Motivos (NDAMM) que aproveita a fusão de características espaciais multiescala e o agrupamento temporal piramidal dilatado para alcançar a detecção automatizada, precisa, interpretável e eficiente de contrações atriais e ventriculares prematuras, superando os métodos existentes em bases de dados públicas.

Jibin Wang, Bo Shi, Huixiang Wen, Haoyi Wang2026-09-09
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A Lightweight Calibration-Selection Policy After a Probe Fit for Selective Classification on OpenML Tabular Tasks

Este artigo propõe e avalia uma política baseada em sondagem leve para classificação seletiva em tarefas tabulares do OpenML que escolhe dinamicamente entre predições brutas, escalonamento de temperatura e calibração de Dirichlet, demonstrando que tal seleção condicional melhora tanto a precisão de probabilidade quanto a qualidade da abstenção em comparação com a calibração universal ou a ausência de calibração.

Haolun Tang, Jingyi Zhan, Yan Feng, Zhipeng Chen2026-09-09