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💻 ciência da computação

An Expert-independent Artificial Intelligence Method for Extracting and Prioritizing Decision Factors From Large-scale Textual Corpora

Este artigo apresenta o FEDRA, um framework autônomo que utiliza embeddings baseados em transformer, agrupamento e análise de grafos para extrair e priorizar fatores de decisão de textos científicos em larga escala sem intervenção de especialistas, demonstrando alta precisão e consistência semântica em um estudo de caso de seleção de locais para tratamento de águas residuais.

Iman mosaddegh2026-09-09
💻 ciência da computação

PQC Protection for AI Workloads - A Performance-Aware Migration Framework

Este artigo propõe um framework de migração em fases e consciente de desempenho para assegurar cargas de trabalho de IA em plataformas heterogêneas contra ameaças quânticas, demonstrando que, embora o overhead de troca de chaves seja negligenciável, o principal desafio de engenharia reside no gerenciamento das assinaturas maiores e dos ciclos de vida de confiança estendidos exigidos pelos algoritmos pós-quânticos finalizados pelo NIST.

Manonmayi Vedam2026-09-09
💻 ciência da computação

A Comparative Survey of API Rate-Limiting Algorithms: Token Bucket, Leaky Bucket, and Sliding Window

Este artigo pesquisa e compara experimentalmente cinco algoritmos de limitação de taxa de API amplamente utilizados — token bucket, leaky bucket, fixed window, sliding window log e sliding window counter — para avaliar seus compromissos em tolerância a rajadas e precisão, fornecendo, em última análise, orientação para a seleção do algoritmo mais apropriado com base em características específicas de tráfego e restrições do sistema.

Umair Saleem2026-09-09
💻 ciência da computação

A Residual Transformer Framework for Biomechanics-Aware Yoga Posture Recognition and Feedback

Este artigo propõe a Residual Biomechanical Transformer Network (RBTNet), uma estrutura de aprendizado profundo que combina a detecção de pontos-chave YOLOv8m-Pose com uma análise temporal baseada em Transformer para alcançar 98% de precisão na classificação de oito posturas de yoga e na geração de feedback corretivo baseado em desvios angulares biomecânicos das articulações sem a necessidade de dados específicos do usuário.

Mrinal Kanti Nath, Tapan Chowdhury, Nilay Dhar, Hiranmoy Sarkar, Debanjan Bunia, Arman Munshi2026-09-09
💻 ciência da computação

Sentinelbi AI: an AI-Powered Business Intelligence System for Revenue Monitoring and Anomaly Detection

Este artigo apresenta o SentinelBI AI, uma plataforma de inteligência de negócios implantável que integra modelos de Isolation Forest e LSTM Autoencoder para detectar padrões anômalos de receita no e-commerce, fundindo seus resultados em um sistema de alerta de três níveis acessível por meio de um dashboard interativo em Streamlit para suporte à decisão acionável.

Tata Venkata Karthik, B. Srinivas S. P. Kumar2026-09-09
💻 ciência da computação

Reasoning-Aware Error-Bounded KV-Cache Compression and Sparse Attention for Long-Context LLMs

Este artigo propõe um framework consciente de raciocínio que combina dinamicamente compressão de KV-cache com limite de erro e atenção esparsa para reduzir significativamente a memória, o cálculo e a latência na inferência de LLMs de contexto longo, enquanto garante formalmente a precisão da saída de atenção através de um limite de massa descartada calibrado.

Yue Ning, Zhenning Guo, Xiang Li, Wenjuan Guo2026-09-09
💻 ciência da computação

Comparative Evaluation of Traditional Machine Learning and Transformer Models for Fake News Detection

Este estudo avalia sistematicamente quatro modelos de aprendizado de máquina tradicionais contra quatro modelos baseados em transformer através de cinco conjuntos de dados públicos, demonstrando que, embora as arquiteturas transformer como o RoBERTa superem significativamente os métodos tradicionais na precisão da detecção de notícias falsas, elas incorrem em custos computacionais substancialmente mais elevados, oferecendo, assim, insights críticos sobre o equilíbrio para a seleção de modelos sob diversas restrições de recursos.

Kazi Abdul Mannan, Md. Jubaer Ahmed Aronno, Rumana Akhter Anika2026-09-09
💻 ciência da computação

Only the Tens Count, but Trumps Decide: Formalising and Benchmarking Dahal Jeet, a Nepali Variant of Mendikot

Este artigo define formalmente o jogo de cartas nepalês Dahal Jeet, anteriormente não documentado, e apresenta um benchmark computacional abrangente demonstrando que agentes baseados em busca superam métodos de aprendizagem, ao mesmo tempo em que revela que o comprimento do trunfo é um preditor de vitória mais forte do que as cartas de pontuação e que controlar a variância do sorteio é essencial para medir com precisão as diferenças de desempenho entre humanos e agentes.

Ganesh Gautam, Raju Kumar Yadav2026-09-09