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💻 ciência da computação

Research Hotspots and Trend Analysis in AI-Enabled Accessible Design: Identification of Core Areas, Evolution of Future Trends, and Visualization through Knowledge Graphs

Este artigo emprega análises bibliométricas e de mapeamento de conhecimento de dados da Web of Science (2000–2025) para rastrear a evolução do design acessível habilitado por IA, da viabilidade de engenharia para a usabilidade contextual, identificando pilares de pesquisa centrais, pontos de interesse emergentes como IA generativa e padronização de XR, e propondo um framework abrangente de Usuário–Cenário–Tecnologia para uma futura governança sustentável.

Yuang Liu, Yunqing Wan2026-09-05
💻 ciência da computação

Carbon Footprint and Carbon-Aware Selection of Document-Oriented, Relational, and Hybrid Object-Relational Storage for Image-Based Time-Series Workloads in Green IoT

Este artigo avalia a pegada de carbono do MongoDB, PostgreSQL/TimescaleDB e um híbrido de PostgreSQL+MinIO para cargas de trabalho de séries temporais baseadas em imagens em IoT verde, revelando um cruzamento de emissões dependente da resolução onde o MongoDB é mais sustentável para resoluções mais baixas (até 1440p), enquanto a abordagem híbrida se destaca em resoluções mais altas (4K e acima) devido ao armazenamento desacoplado, fornecendo, em última análise, um framework de decisão consciente do carbono para a seleção de arquiteturas de armazenamento no monitoramento sustentável de edifícios.

Alfa Ryano Yohannis, Alexander Waworuntu2026-09-04
💻 ciência da computação

Multi-View Aggregation Transformer with Contrastive Learning for 3D Shape Retrieval

Este artigo propõe o Multi-View Aggregation Transformer (MVAT), um framework alinhado geometricamente que integra atenção multi-vista hierárquica, módulos de modulação de canal especializados e uma métrica de similaridade de cosseno absoluta para alcançar o estado da arte em desempenho na recuperação de formas 3D em múltiplos benchmarks.

Ze Zhang, Xiaojun Wu, Chenxi Wu, Guoyuan Liang2026-09-04
💻 ciência da computação

DDAN: A Dense Dual-Attention Network with Physics-Informed Loss for Robust Multi-Type Optical Image Denoising

Este artigo apresenta a Rede de Atenção Dupla Densa (DDAN), um framework de aprendizado profundo informado pela física que alcança o estado da arte no desempenho da remoção robusta de ruído óptico aditivo, multiplicativo e híbrido ao integrar blocos densos residuais com mecanismos de atenção dupla e uma função de perda composta especializada.

Slim Rouabah, Rabah Abdelkader, Meziane Kaci, Salem Merabti, Hassane Ezziane, Youcef Naas2026-09-04
💻 ciência da computação

Attention-Enhanced Temporal Convolutional Network for Continuous Word-Level Indian Sign Language Recognition

Este artigo propõe uma estrutura de Rede Convolucional Temporal (TCN) aprimorada por atenção para o reconhecimento contínuo de palavras da Língua de Sinais Indiana, que utiliza o Mediapipe para extração de marcos e convoluções dilatadas para capturar eficazmente características espaço-temporais, demonstrando desempenho superior em comparação com modelos BiGRU, BiLSTM e híbridos em um conjunto de dados especializado.

Aswani Sivan¹, E. Chandra Eswaran¹2026-09-04
💻 ciência da computação

CP-GOF: A Center-Object-Faithful and Age-Aware Training-Time Pruning Method for Gaussian Opacity Fields

O artigo propõe o CP-GOF, um método de poda em tempo de treinamento para Campos de Opacidade Gaussianos que utiliza uma medida de importância de média móvel exponencial com consciência de idade e custo zero e um mecanismo de proteção de centro para eliminar Gaussianas redundantes enquanto preserva a fidelidade geométrica e reduz o overhead de armazenamento.

Yudai Wang, Dekang Yao, Liyan Qin, Yingao Liu, Fanggui Cai, Zhiying Cui, Zan Wang2026-09-04
💻 ciência da computação

A Study on the Intelligent Recommendation of Interdisciplinary Student Innovation and Entrepreneurship Projects Integrating Knowledge Graphs and Graph Neural Networks

Este artigo propõe o modelo KG-GNN-IPR, que integra grafos de conhecimento e redes neurais de grafos para aumentar a precisão, robustez e explicabilidade das recomendações de projetos interdisciplinares de inovação e empreendedorismo estudantil, ao aproveitar efetivamente dados educacionais heterogêneos e complementaridade de habilidades de múltiplos saltos.

Yanhong Wu¹, Lina Guo¹, Qi Li¹, Chengyu Sun2026-09-04
💻 ciência da computação

Zero-Harm Feature Calibration and Adaptive Boundary Query for Tiny Object Detection

Este artigo propõe um framework de otimização conjunta para detecção de objetos minúsculos que combina a Calibração de Características de Harmonia Zero (ZFC) para prevenir o colapso de representação e um Alocador de Fronteira Estatística (SBA) para atribuição de consulta adaptativa, alcançando o estado da arte de desempenho no AI-TOD-V2 e VisDrone-DET2019 enquanto reduz significativamente os custos computacionais.

Yingying Zhai, Chang He, Zhi Wang, Zezheng Feng, Bin Wang, Xiaochun Yang2026-09-04
💻 ciência da computação

ESLA: Empirical and Semantic Label Alignment for Multi-Source NER Transfer in Unlabeled Target Domains

O artigo introduz o ESLA, um framework que combina consistência de predição empírica e representações semânticas para alinhar rótulos de Reconhecimento de Entidades Nomeadas heterogêneos através de múltiplos domínios de origem, permitindo uma transferência entre domínios eficaz para domínios de destino não rotulados sem exigir supervisão de treinamento no lado do alvo.

Xiaobo Zhang, Congqing He, Ying He, Jian Peng, Dajie Fu, Tien-Ping Tan2026-09-04