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💻 ciência da computação

Agentic AI for Complex Decision-Making: A Systematic Critical Review of Planning, Memory, Tools, Safety and Assurance in Autonomous Systems

Esta revisão crítica sistemática de 98 fontes até junho de 2026 avalia o planejamento, a memória, as ferramentas e a segurança da IA Agêntica por meio de uma nova estrutura de ciclo fechado, revelando que a autocorreção intrínseca é pouco confiável, o planejamento de longo horizonte permanece fraco e agentes que utilizam ferramentas são vulneráveis a injeção, ao mesmo tempo em que oferece uma matriz de evidências auditável e um roteiro priorizado para o desenvolvimento futuro.

Mohan Babu, Faranak Nejatia, Madhan E S2026-10-23
💻 ciência da computação

CARE-IoMT: a pairing-free Certificateless Auditable Range-query support searchable Encryption scheme for IoMT

Este artigo propõe o CARE-IoMT, uma estrutura de criptografia de busca sem certificado livre de emparelhamento que integra roll-ups de digestão de dados baseados em blockchain para permitir consultas de intervalo e conjunção seguras, auditáveis e eficientes para dados médicos sensíveis na Internet das Coisas Médicas, ao mesmo tempo em que mitiga ataques internos e a sobrecarga computacional.

Arian Arabnouri, Alireza Shafieinejad2026-10-23
💻 ciência da computação

Baseline-relative evaluation of lap-time and tyre-degradation models for Formula 1 race strategy

Este estudo avalia modelos de tempo de volta e de degradação de pneus de Fórmula 1 contra previsões de linha de base rigorosas utilizando 167.083 voltas, demonstrando que sua vantagem preditiva advém primariamente da modelagem de resíduos em relação à volta anterior, em vez de valores absolutos, e que a construção de uma linha de base justa é crítica para avaliar com precisão o desempenho relevante para a estratégia.

T. Shakila, K. Baalaji2026-10-23
💻 ciência da computação

Regrets, I've Had a Few: Approximating (Subgame-Perfect) Nash Equilibria via Deep Regret Actor-Critic

Este artigo propõe o algoritmo Deep Regret Actor-Critic (DRAC), que aproxima equilíbrios de Nash perfeitos em subjogos em jogos de soma geral contínuos ao deslocar o objetivo de otimização da maximização de utilidade para a minimização de arrependimento por meio de uma arquitetura centralizada e alvos estacionários baseados em Monte Carlo, superando assim a não-estacionariedade e superando métodos existentes como o MADDPG em convergência e explorabilidade.

Marvin Bongiovi2026-10-23
💻 ciência da computação

MVMGNN: Multi-View Masked Graph Neural Network for Alzheimer’s Disease Diagnosis using Structural MRI

Este artigo propõe o MVMGNN, uma Rede Neural de Grafos Mascarada de Múltiplas Visões que aproveita visões de grafos espaciais e baseadas em características complementares com mascaramento adaptativo e fusão por portão para melhorar o diagnóstico e a interpretabilidade da doença de Alzheimer usando dados de RM estrutural.

Ni Yao, Zhenxu Wang, Danyang Sun, Chuang Han, Yanting Li, Jiaofen Nan, Fubao Zhu, Chen Zhao, Weihua Zhou2026-10-23
💻 ciência da computação

A Multi-Caption Fusion Approach for Enhanced Image Captioning

Este artigo propõe uma abordagem de fusão de múltiplas legendas de duas fases e transparente que utiliza Vetores de Imagem-Número para gerar legendas intermediárias diversas e um codificador adicional para integrar suas informações semânticas com características visuais, produzindo, assim, descrições de imagens mais ricas e interpretáveis que competem com modelos de estado da arte no conjunto de dados MS-COCO.

Alaa Thobhani, Yan Junfeng, Mohanned Abduljabbar Hael, Amr Abdussalam, Muhammad Asim, Gauhar Ali, Sajid Shah2026-10-23
💻 ciência da computação

Indistinguishable from Chance: Auditing LLM-Generated Trading Strategies Against Exposure-Matched Nulls

Este estudo demonstra que as estratégias de negociação geradas por grandes modelos de linguagem são estatisticamente indistinguíveis do acaso e falham em exibir uma habilidade real de temporização, revelando que seu desempenho aparente é impulsionado unicamente pela exposição ao mercado, em vez de uma capacidade preditiva.

Rajaa Filali, Said El Qotbi2026-10-23
💻 ciência da computação

RuleConEx: an intrinsically interpretable neural network unifying logical rules and counterfactual explanations for data access control

O RuleConEx é uma rede neural intrinsecamente interpretável que unifica decisões de acesso, regras SE-ENTÃO conformes ao ABAC e explicações contrafatuais válidas dentro de um único passo de propagação (forward pass), alcançando precisão comparável a modelos de estado da arte enquanto oferece um equilíbrio ajustável entre explicabilidade orientada ao usuário e orientada ao auditor.

Benoît Martin Azanguezet Quimatio, Erick Tsafack Nteudem, Paul Valery Nguezet2026-10-23
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Machine Learning Based Mobile Money Fraud Detection Using Behavioral and Agent Level Features in Zambia

Este estudo demonstra que a integração de características comportamentais ao nível do agente em uma estrutura de aprendizado de máquina baseada em XGBoost supera significativamente os modelos tradicionais baseados apenas em transações na detecção de fraude de dinheiro móvel dentro do ecossistema financeiro digital único da Zâmbia.

Jabulani Ndhlovu, Brian Halubanza2026-10-23
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Adaptive Spatio-Temporal Refinement for Robust Triangle-SDF Continuous Collision Detection

Este artigo propõe um método de refinamento espaço-temporal adaptativo e robusto que aprimora a detecção de colisão contínua do Triangle-SDF ao subdividir seletivamente células espaciais e temporais incertas com base em limites inferiores conservadores e métricas de incerteza, garantindo, assim, o cálculo preciso do tempo de impacto para movimentos complexos e de alta velocidade, mantendo a eficiência computacional.

Jong-Hyun Kim2026-10-23