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💻 ciência da computação

Selecting Denoisers for Frozen Pedestrian Detectors Under Gaussian Noise and JPEG Acquisition: Degradation Matching over Restoration Fidelity

Este estudo demonstra que, para detectores de pedestres congelados sob ruído Gaussiano e aquisição JPEG, a seleção de denoisers baseada no correspondência do modelo de degradação é crítica para a recuperação da detecção, ao passo que confiar em métricas tradicionais de fidelidade de restauração, como PSNR ou SSIM, pode levar a escolhas subótimas.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Ly Duc Minh, Petr Bilik, Radek Martinek2026-09-09
💻 ciência da computação

AlamX: A Privacy-Preserving Local AI Framework for Symptom-Based Disease Prediction and Conversational Clinical Triage

O AlamX é uma plataforma de inteligência clínica totalmente local e preservadora de privacidade que combina um sistema de triagem de sintomas e sinais vitais baseado em Random Forest com um LLM biomédico executado localmente para fornecer previsões de doenças precisas e conscientes de incertezas, além de orientação de saúde conversacional, sem transmitir dados sensíveis do usuário para servidores remotos.

Hamid Alam, Shubham Kumar, Rahat Kr Pradhan, Saksham Pradhan, Rohit Subba, S D Mohana2026-09-09
💻 ciência da computação

Perceived Quality of Siloed Versus Time-Synchronized Data Architectures for AI-Based Digital Mental Health: A Within-Subjects Scenario Study

Um estudo de cenário intra-sujeitos com adultos dos EUA descobriu que os usuários percebem arquiteturas de dados integradas e sincronizadas no tempo para sistemas de saúde mental digital baseados em IA de forma mais favorável do que estruturas tradicionais isoladas em termos de qualidade do sistema, qualidade da informação e benefícios líquidos, embora essas vantagens perceptivas modestas exijam validação adicional por meio de testes de protótipo funcional.

Saranya Vaithilingam2026-09-09
💻 ciência da computação

A Novel Approach for Conducting Asynchronous Federated Learning with Blockchain Integration

Este artigo propõe um novo framework de aprendizado federado vertical assíncrono integrado à tecnologia blockchain para superar as limitações do treinamento síncrono e da coordenação centralizada, aumentando assim a eficiência, a segurança e o engajamento dos participantes por meio de consenso descentralizado, avaliação de modelo transparente e mecanismos de incentivo baseados em contratos inteligentes.

Sung-Jung Hsiao2026-09-09
💻 ciência da computação

Topological Resonance-Based Deterministic Computing Architecture: From Virtual QPU to Reversible Thermodynamic Optimization

Este artigo propõe uma nova arquitetura de computação determinística e sem estado que integra a teoria da Ressonância Topológica Algorítmica, uma unidade de processamento virtual de 1 milhão de qubits e lógica termodinâmica reversível para superar a barreira da memória, os limites de Shannon e a barreira termodinâmica de Landauer, enquanto garante segurança de hardware e permanência digital de longo prazo.

Min Ho Jung2026-09-09
💻 ciência da computação

How Reliable and Explainable Are Machine Learning Models for Dementia Detection? A Leakage-Aware Evaluation

Este estudo demonstra que, embora os modelos de aprendizado de máquina possam alcançar um alto desempenho na detecção de demência no conjunto de dados OASIS-2 quando rigorosamente avaliados com validação cruzada ao nível do participante para evitar o vazamento de dados, sua aparente dependência de características de RM é inconsistente e frequentemente ofuscada pelo Mini-Exame do Estado Mental (MMSE), destacando a necessidade crítica de validação independente para garantir a explicabilidade clínica e a generalizabilidade.

Md. Hasibur Rahman, Md Jamil Hasan, Md. Sajjad Hossain, Md Sultanul Islam Ovi2026-09-09
💻 ciência da computação

Intensity and Landmark Based Registration Under Stain Normalization: A Comparative Study on Differently Stained Histopathology Images

Este estudo demonstra que uma técnica de registro baseada em marcos robusta, utilizando interpolação de spline de placa fina, supera métodos baseados em intensidade como Elastix e ANTs no alinhamento de imagens de histopatologia com colorações variáveis, particularmente quando combinada com normalização de coloração baseada em aprendizado profundo, apesar do desafio contínuo da anotação precisa de marcos.

Muhammad Talha Ali, Anja Keskinarkaus, Tapio Seppänen, Md Ziaul Hoque2026-09-09
💻 ciência da computação

Precision, Physics, and Confabulation: Softmax Temperature as an Analog of Dopaminergic Precision-Weighting in LLM Hallucination

Este estudo piloto propõe uma analogia matemática formal entre o ponderamento de precisão mediado pela dopamina na psiquiatria computacional e a temperatura softmax em LLMs, encontrando que, embora a redução da temperatura aumente a confiança das alucinações (reduzindo o hesitação) em condições não fundamentadas sem afetar a precisão fundamentada, os resultados permanecem estatisticamente insuficientes para confirmar definitivamente o vínculo teórico.

Kunal Dhanda2026-09-09
💻 ciência da computação

MUSiNET: A Complex Network Model to Explore  Underlying Relationship among  Musics

Este artigo apresenta o MUSiNET, um novo modelo de rede complexa que integra características musicais intrínsecas e extrínsecas para mapear relações globais entre canções, revelando percepções estruturais sobre integração cultural e dinâmicas de popularidade que oferecem uma alternativa robusta e baseada em dados à classificação musical tradicional para aplicações como recomendação e descoberta.

Avijit Gayen, Avik Mondal, Praswasti Sharma, Angshuman Jana2026-09-09