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💻 ciência da computação

Auditing Digital Twins: A Risk and Control Framework for Trustworthy Enterprise Decision Systems

Este estudo propõe um Framework de Auditabilidade de Gêmeo Digital (DTAI) quantitativo que integra oito dimensões de auditoria e um modelo de risco residual para avaliar a confiabilidade dos sistemas de decisão empresariais, revelando, por meio de avaliação empírica, que embora os ambientes atuais sejam geralmente controlados, fraquezas significativas em continuidade de negócios, rastreabilidade e governança de modelos exigem melhorias direcionadas para mitigar riscos como acesso não autorizado e manipulação de dados.

Oumaima ABOUZAID2026-09-08
💻 ciência da computação

Joint estimation of multiple cardiovascular parameters from blood pressure waveforms using multi-task learning

Este artigo propõe um framework de aprendizado multitarefa apresentando um novo redutor de dimensão neural residual com atenção temporal e de canal (RNDR-TCA) para estimar conjuntamente múltiplos parâmetros cardiovasculares a partir de formas de onda de pressão arterial, mitigando efetivamente a transferência negativa e superando modelos existentes de tarefa única e multitarefa em precisão e robustez.

Wonjun Yi, Bomi Lee, Hong Junki, Adelle Ria Persad, Hyunwoo Song, Yuri Song, Haein Shin, Jaemin Shin, Rismaya Kumar Mish (…)2026-09-08
💻 ciência da computação

A Topology-Independent Single-Failure Routing Protection Algorithm for Improving IP Network Resilience

Este artigo propõe o SPA, um algoritmo de proteção de roteamento salto a salto e independente de topologia que garante uma implantação incremental e contínua e garante proteção contra todos os cenários de falha única com o mínimo de estiramento de caminho, superando soluções existentes como ESCAP, U-turn e NPC.

Shixin Jing, Zhixuan Guo, Zikun Jin, Zhiguo Hu, Haijun Geng, Haotian Chi, Yuwei Wang2026-09-08
💻 ciência da computação

Transformer Architectures for Respiratory Sound Analysis and Multimodal Diagnosis

Este artigo propõe uma estrutura de diagnóstico multimodal utilizando Audio Spectrogram Transformers e modelos de visão-linguagem para analisar sons respiratórios e metadados do paciente, demonstrando precisão e interpretabilidade superiores em comparação com a auscultação médica tradicional e abordagens anteriores baseadas em CNN para o diagnóstico e monitoramento remoto da asma.

Theodore Aptekarev, Vladimir Sokolovsky, Gregory Furman, Evgeny Furman2026-09-08
💻 ciência da computação

H-XAI-Cervix: conditional hierarchical learning for cervical-cell classification on Herlev and SIPaKMeD

O estudo H-XAI-Cervix demonstra que um modelo EfficientNet-B3 hierárquico condicional supera significativamente os classificadores planos na distinção de classes de células cervicais no conjunto de dados Herlev, embora essa vantagem não tenha sido observada no conjunto de dados SIPaKMeD, onde o desempenho se aproximou de um nível quase de teto.

Mahmoud Saed Alkhouli Alkhouli2026-09-08
💻 ciência da computação

Swin Transformer Based Multi-Label Chest Disease Classification

Este artigo apresenta um estudo de benchmarking abrangente sobre o conjunto de dados NIH ChestX-Ray14 demonstrando que uma estrutura Swin Transformer V2-B, aprimorada por estratégias específicas para desequilíbrio de classes e otimização de limiar, supera os modelos de aprendizado profundo de estado da arte existentes na classificação de doenças torácicas multirrótulo.

Abdullah Bakr, Ashraf Ullah, Abdul Jabbar2026-09-08
💻 ciência da computação

Multi-Agent Reinforcement Learning for Stochastic OSAT Dispatching: A Matched Architecture Benchmark

Este artigo avalia quatro arquiteturas de aprendizado por reforço multiagente em relação a regras de despacho tradicionais em um ambiente estocástico de OSAT, demonstrando que, embora as políticas aprendidas melhorem significativamente o rendimento, o tempo de fluxo, a eficiência energética e o OEE em comparação ao FIFO, elas não superam uniformemente a regra SPT, estabelecendo assim um framework reprodutível para avaliar o desempenho de despacho de curto horizonte.

Ngoc Huy Mai2026-09-08
💻 ciência da computação

How Portable Are LLM-Serving Scheduler Rankings Across Workloads, Operating Regions, and Metrics?

Este artigo apresenta o LLM-Serving Scheduler Portability Benchmark (LSSP) para demonstrar que, embora os rankings de políticas de escalonamento apresentem forte concordância entre algumas fontes de carga de trabalho, eles exibem variabilidade significativa e portabilidade limitada através de diferentes regiões operacionais e métricas de avaliação, necessitando que as comparações de escalonadores sejam interpretadas como condicionais ao seu contexto experimental específico.

Soroush Vahidi2026-09-08
💻 ciência da computação

Adapting a small language model for plant protection information in Türkiye

Este estudo avalia o BitkiKormacı, um sistema de modelo de linguagem pequeno turco para proteção de plantas, demonstrando que, embora a geração aumentada por recuperação melhore significativamente o desempenho em benchmarks de desenvolvimento específicos, o sistema ainda apresenta falhas críticas em tarefas de segurança e resistência, ressaltando a necessidade de uma revisão rigorosa por especialistas independentes antes da implementação prática.

Mehmet Solak2026-09-08
💻 ciência da computação

Agency as an Architecture Layer: A Formal Enterprise Architecture Framework for Agentic-AI-Driven Enterprises

Este artigo introduz o Agentic Enterprise Architecture Framework (AEAF), uma extensão formal aos metamodelos tradicionais de arquitetura empresarial que incorpora uma camada de agência dedicada com semântica Datalog estratificada para modelar, analisar e governar sistematicamente agentes de IA não humanos, definindo sua autoridade, responsabilidade e restrições de coordenação dentro da estrutura empresarial.

SAMIR EL HASSANI2026-09-08