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💻 ciência da computação

The Query Cannot See the Question: A Short Convolution's Reach Decides Which Part of a Query Conditions Retrieval, and What Falls Outside Becomes a Confident Wrong Answer

Este artigo demonstra que a convolução de profundidade causal curta em modelos de atenção linear e de espaço de estados impõe um limite rígido e não degradável sobre quais partes de uma consulta podem condicionar a recuperação, causando o fato de o modelo gerar respostas erradas com confiança quando informações críticas caem fora desta janela estreita, uma falha que persiste em camadas rasas, mas que pode ser mitigada por arquiteturas mais profundas ou núcleos maiores.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-09-07
💻 ciência da computação

Approach to Robust Visual Relocalization for Humanoid Robots via Mixture-of-Experts with Hierarchical Distillation

Este artigo propõe uma estrutura de relocalização visual robusta para robôs humanoides que integra uma arquitetura de Mistura de Especialistas com destilação de conhecimento hierárquica para alcançar uma estimativa de pose 6-DoF precisa, estável e eficiente sob condições desafiadoras, como mudanças abruptas de ponto de vista e auto-oclusão.

Shichu Sun, Jingwen Luo2026-09-07
💻 ciência da computação

Modelling Reinforcement Learning Scheduling Agents: Action spaces, reward designs, and expert demonstrations

Este artigo investiga como as escolhas de modelagem em Aprendizado por Reforço Profundo afetam as políticas de escalonamento para o Problema de Escalonamento de Job-shop Flexível, demonstrando que a integração de limites de otimalidade derivados de Programação por Restrições e demonstrações de especialistas em um framework multiagente melhora significativamente o design de recompensa e acelera a convergência para alcançar um desempenho de escalonamento superior e em tempo real.

Alexandre Jesus, Arthur Corrêa, Miguel Vieira, Catarina Marques, Cristóvão Silva, Samuel Moniz2026-09-07
💻 ciência da computação

A Comparative Study of Pretrained Transformer Models for Quranic ASR: Speech Representations, Label Formats, and Dataset Composition

Este artigo apresenta um estudo empírico sistemático demonstrando que o ajuste fino do modelo Transformer pré-treinado Wav2Vec2-XLSR-53 em um conjunto de dados corânico de 870 horas com texto árabe sem diacríticos reduz significativamente as Taxas de Erro de Palavras e melhora a eficiência do treinamento em comparação com os sistemas de linha de base.

Nabil Mosharraf Hossain, Riasat Islam, Unaizah Obaidellah2026-09-07
💻 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