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Condition-Aware Multiscale Hourglass-Transformer for Remaining Useful Life Prediction of Turbofan Engines

Este artigo propõe um modelo de Transformer-Hourglass Multiescala Consciente de Condição (CA-MHT) que melhora a previsão da Vida Útil Remanescente para motores turbofan sob condições operacionais variáveis por meio de normalização específica de regime e análise temporal multiescala, enquanto utiliza SHAP e Gradientes Integrados para validar a dependência do modelo no comportamento temporal dos sensores e garantir a transparência na tomada de decisão.

Mubashar Abbas2026-09-04

💻 ciência da computação

One Vector Is All You Need for O(1) Self-Attention: The Ocean State

Este artigo introduz o "Ocean State", um método que substitui a autoatenção padrão por um único vetor persistente para alcançar complexidade de computação e memória O(1), demonstrando simultaneamente uma estabilidade de treinamento superior e nenhum sinal de esquecimento mesmo em 10 milhões de passos de contexto.

SHUYUAN YU2026-09-04

💻 ciência da computação

NumaRing: Topology-Aware Routing for NUMA-Local MPMC Queues, and What Broke When We Optimized It

Este artigo apresenta o NumaRing, uma implementação de fila MPMC ciente de topologia que demonstra como descobertas baseadas em perfilamento — especificamente a eliminação de uma custosa busca de topologia por operação, a correção de um gargalo de átomo compartilhado em work-stealing e a remoção de um backoff de CPU-pause ineficaz — podem melhorar drasticamente o desempenho, ao mesmo tempo em que revelam que, mesmo com essas otimizações, o throughput bruto em um sistema de dois sockets permanece muito abaixo dos alvos de design originais.

Parth Sinha2026-09-04

💻 ciência da computação

Enhanced Prediction of Blood Quality Using Ensemble RF

Este estudo propõe um sistema automatizado de classificação hematológica utilizando um modelo de ensemble de Floresta Aleatória Aprimorada (ERF) treinado em 7.196 registros de pacientes de hemograma completo, que supera outros algoritmos de aprendizado de máquina em precisão diagnóstica e utiliza as técnicas SHAP e LIME para garantir a interpretabilidade do modelo para suporte à decisão clínica.

AVIJIT KUMAR CHAUDHURI2026-09-04

💻 ciência da computação

DriveSafe AI: Quantifying the Preprocessing Bottleneck in Lightweight Driver Drowsiness Detection

Este artigo identifica gargalos de pré-processamento, especificamente as limitações de caixa delimitadora (bounding-box) do SSD, como a causa primária da perda de precisão em sistemas leves de detecção de sonolência de motoristas e propõe uma solução combinando pré-processamento adaptativo CLAHE, um protocolo de confiança de três zonas e quantização dinâmica para alcançar 99,0% de precisão com latência inferior a 40ms em dispositivos de borda.

Ankush Karmakar2026-09-04

💻 ciência da computação

Residual Hybrid Quantum Vision Transformers for Edge-Compatible Knee Osteoarthritis Grading

O artigo apresenta o QTRadX-KOA, um framework híbrido quântico-clássico que integra uma espinha dorsal DenseNet-121, um Transformer leve e um novo Cabeçalho Quântico Híbrido Residual para alcançar a classificação de Osteoartrite de Joelho compatível com dispositivos de borda e eficiente em recursos, com desempenho comparável a modelos clássicos maiores, enquanto reduz a contagem de parâmetros em aproximadamente 90%.

Hara Gopal V P, Nagaraju S2026-09-04

💻 ciência da computação

VeritasAI Multi Agent Framework for Explainable Fake News Detection Using Retrieval Augmented Generation

Este artigo apresenta o VeritasAI, um framework multiagente explicável que utiliza Geração Aumentada de Recuperação e um repositório de conhecimento baseado em grafos para detectar notícias falsas em tempo real ao simular debates adversariais entre agentes especializados, fornecendo, assim, vereditos e raciocínios transparentes e baseados em evidências que superam os sistemas tradicionais de caixa preta.

Sandarsh J N, Divya T L2026-09-04

💻 ciência da computação

Parameter-performance scaling of hybrid quantum-classical policies for demand-charge-aware battery control

Este estudo demonstra que, embora uma política híbrida quântico-clássica compacta possa superar marginalmente uma rede clássica de tamanho equivalente no controle de baterias consciente de cobrança de demanda, a vantagem é estreita, específica para a tarefa e não constitui uma vantagem quântica geral sobre bases clássicas mais rápidas.

Eunsung Oh2026-09-04

💻 ciência da computação

Recursive Inference Machines

Este artigo introduz as Máquinas de Inferência Recursiva (RIMs), uma estrutura de raciocínio neural que unifica backbones neurais com esquemas de inferência recursiva clássicos para aumentar o desempenho em benchmarks de raciocínio complexo e melhorar a robustez e a eficiência em configurações de dados tabulares.

Mieszko Komisarczyk, Saurabh Mathur, Maurice Kraus, Sriraam Natarajan, Kristian Kersting2026-09-03

💻 ciência da computação

Reliability by Design: A Shared Schema-Metadata Grounding and Catalogue-Constrained Extraction Architecture for Safe Natural-Language Access to Legacy Enterprise Systems

Este artigo apresenta e valida uma arquitetura de nível de produção para o acesso seguro via linguagem natural a sistemas legados corporativos que garante confiabilidade ao substituir a geração de SQL de formato livre por um Grafo de Navegação de Metadados de Esquema e extração restrita ao catálogo, eliminando, assim, alucinações e riscos de segurança através de design arquitetural em vez de escala de modelo.

Karan Khajuria, R. K. Bathla2026-09-03

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