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POIROT: Investigating Direct Tangible vs. Digitally Mediated Interaction and Attitude Moderation in Multi-party Murder Mystery Games

Este estudo demonstra que, em jogos de mistério com múltiplos participantes, a interação tangível com um robô mestre de jogo não garante universalmente uma melhor experiência, pois usuários com altas atitudes negativas em relação a robôs (NARS) experimentam menor imersão narrativa nesse formato, beneficiando-se em vez disso de interfaces digitais que atuam como um amortecedor social.

Wen Chen, Rongxi Chen, Shankai Chen, Huiyang Gong, Minghui Guo, Yingri Xu, Xintong Wu, Xinyi Fu2026-03-10💻 cs

Toward Governing Perception in Safety-Critical Mediated Reality on the Move

Este artigo de posição argumenta que a Realidade Mediada em contextos móveis e críticos para a segurança deve ser governável, oferecendo aos usuários mecanismos para configurar, inspecionar e compreender a modificação perceptiva sem comprometer a segurança, ao mesmo tempo que delineia desafios de pesquisa relacionados à granularidade da governança, sinalização epistêmica e responsabilidade.

Pascal Jansen2026-03-10💻 cs

MV-Fashion: Towards Enabling Virtual Try-On and Size Estimation with Multi-View Paired Data

O artigo apresenta o MV-Fashion, um grande conjunto de dados de vídeo multi-visão com anotações detalhadas e pares de imagens de roupas vestidas e planas, projetado para superar as limitações existentes em pesquisas de moda e permitir tarefas como provação virtual e estimativa de tamanho.

Hunor Laczkó, Libang Jia, Loc-Phat Truong, Diego Hernández, Sergio Escalera, Jordi Gonzalez, Meysam Madadi2026-03-10💻 cs

Soundscapes in Spectrograms: Pioneering Multilabel Classification for South Asian Sounds

Este estudo apresenta um método inovador baseado em espectrogramas e redes neurais convolucionais que supera as técnicas tradicionais de coeficientes cepstrais de frequência mel (MFCC) na classificação multilabel de sons ambientais complexos do sul da Ásia, demonstrando maior precisão tanto no conjunto de dados SAS-KIIT quanto no UrbanSound8K.

Sudip Chakrabarty, Pappu Bishwas, Rajdeep Chatterjee, Tathagata Bandyopadhyay, Digonto Biswas, Bibek Howlader2026-03-10💻 cs

The Differential Effects of Agreeableness and Extraversion on Older Adults' Perceptions of Conversational AI Explanations in Assistive Settings

Este estudo experimental demonstra que, em assistentes de voz baseados em LLM para idosos, a alta amabilidade do agente aumenta a percepção de empatia, enquanto a baixa amabilidade prejudica a likabilidade, e que explicações em tempo real superam as baseadas em histórico, especialmente em contextos de emergência, revelando ainda um efeito de congruência onde usuários altamente amáveis são mais críticos com agentes de baixa amabilidade.

Niharika Mathur, Hasibur Rahman, Smit Desai2026-03-10💻 cs

An explainable hybrid deep learning-enabled intelligent fault detection and diagnosis approach for automotive software systems validation

Este artigo propõe uma abordagem híbrida de aprendizado profundo (1dCNN-GRU) com técnicas de IA explicável para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas de software automotivo, visando superar a falta de interpretabilidade dos modelos de caixa-preta e facilitar a análise de causa raiz durante a validação em tempo real.

Mohammad Abboush, Ehab Ghannoum, Andreas Rausch2026-03-10💻 cs

Evidence-Driven Reasoning for Industrial Maintenance Using Heterogeneous Data

O artigo apresenta o "Condition Insight Agent", um framework de suporte à decisão que integra dados heterogêneos de manutenção industrial por meio de raciocínio baseado em evidências e verificação estruturada, permitindo explicações fundamentadas e ações orientadas que preservam a supervisão humana mesmo diante de dados incompletos.

Fearghal O'Donncha, Nianjun Zhou, Natalia Martinez, James T Rayfield, Fenno F. Heath III, Abigail Langbridge, Roman Vaculin2026-03-10💻 cs

MERLIN: Building Low-SNR Robust Multimodal LLMs for Electromagnetic Signals

O artigo apresenta o MERLIN, um novo framework de treinamento para Modelos de Linguagem Multimodal (MLLMs) no domínio de sinais eletromagnéticos, que supera desafios críticos de escassez de dados e robustez em baixas relações sinal-ruído através da introdução do conjunto de dados EM-100k, da avaliação padronizada EM-Bench e de um modelo otimizado para ambientes desafiadores.

Junyu Shen, Zhendong She, Chenghanyu Zhang, Yuchuang Sun, Luqing Luo, Dingwei Tan, Zonghao Guo, Bo Guo, Zehua Han, Wupeng Xie, Yaxin Mu, Peng Zhang, Peipei Li, Fengxiang Wang, Yangang Sun, Maosong Sun2026-03-10💻 cs

Privacy-Preserving End-to-End Full-Duplex Speech Dialogue Models

Este artigo demonstra que os estados ocultos de modelos de diálogo de voz full-duplex end-to-end, como SALM-Duplex e Moshi, vazam significativamente a identidade do falante, e propõe duas abordagens de anonimização em streaming que mitigam eficazmente esse risco, com uma delas elevando a taxa de erro de igualdade (EER) para níveis próximos do acaso aleatório enquanto mantém baixa latência.

Nikita Kuzmin, Tao Zhong, Jiajun Deng, Yingke Zhu, Tristan Tsoi, Tianxiang Cao, Simon Lui, Kong Aik Lee, Eng Siong Chng2026-03-10💻 cs

Human-AI Collaboration for Scaling Agile Regression Testing: An Agentic-AI Teammate from Manual to Automated Testing

Em parceria com a Hacon, este artigo apresenta uma abordagem de IA agente que gera automaticamente scripts de teste de regressão a partir de especificações validadas, demonstrando aumentar significativamente a produtividade e reduzir o esforço manual em ambientes ágeis, ao mesmo tempo em que reforça a necessidade crítica de supervisão humana e especificações claras para garantir qualidade e manutenibilidade.

Moustapha El Outmani, Manthan Venkataramana Shenoy, Ahmad Hatahet, Andreas Rausch, Tim Niklas Kniep, Thomas Raddatz, Benjamin King2026-03-10💻 cs

MM-TS: Multi-Modal Temperature and Margin Schedules for Contrastive Learning with Long-Tail Data

O artigo apresenta o MM-TS, um método que melhora o aprendizado contrastivo multimodal com dados de cauda longa ao introduzir agendamentos dinâmicos de temperatura e margem que adaptam as forças de atração e repulsão com base na distribuição local das amostras, unificando as abordagens InfoNCE e de margem máxima para alcançar resultados state-of-the-art em diversos conjuntos de dados de imagem e vídeo.

Siarhei Sheludzko, Dhimitrios Duka, Bernt Schiele, Hilde Kuehne, Anna Kukleva2026-03-10💻 cs

Alignment-Aware and Reliability-Gated Multimodal Fusion for Unmanned Aerial Vehicle Detection Across Heterogeneous Thermal-Visual Sensors

Este estudo propõe duas estratégias de fusão multimodal, RGIF e RGMAF, que combinam registro espacial e mecanismos de atenção ponderados por confiabilidade para superar as limitações de sensores heterogêneos e melhorar significativamente a detecção de veículos aéreos não tripulados (UAVs) em ambientes complexos.

Ishrat Jahan, Molla E Majid, M Murugappan, Muhammad E. H. Chowdhury, N. B. Prakash, Saad Bin Abul Kashem, Balamurugan Balusamy, Amith Khandakar2026-03-10💻 cs

Multi-Objective Evolutionary Optimization of Chance-Constrained Multiple-Choice Knapsack Problems with Implicit Probability Distributions

Este artigo propõe o algoritmo híbrido NHILS, que integra o método OPERA-MC para avaliação eficiente de restrições de chance com distribuições implícitas, demonstrando superioridade na otimização multiobjetivo do Problema da Mochila de Escolha Múltipla (MCKP) em benchmarks sintéticos e de configuração de redes 5G.

Xuanfeng Li, Shengcai Liu, Wenjie Chen, Yew-Soon Ong, Ke Tang2026-03-10💻 cs