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💻 ciência da computação

A Global–Local Feature Coupled Invertible Neural Network with Multi-Channel Attention Pooling for Image Steganography

Este artigo propõe o CINN, uma rede neural invertível baseada em convolução que integra o acoplamento de características globais-locais e o agrupamento de atenção multicanal para aumentar simultaneamente a segurança, a imperceptibilidade e a fidelidade de recuperação da esteganografia de imagem, superando os métodos de estado da arte existentes em múltiplos conjuntos de dados e avaliações de esteganálise.

Yan Zhao, Yang Lingkang2026-09-02
💻 ciência da computação

GaussCast: Dependency-Aware Shared Block Retrieval for Multi-User Layered 3D Gaussian Splatting

O GaussCast é um framework de entrega consciente de dependências para Gaussian Splatting 3D em camadas multiusuário que agrega demandas simultâneas de usuários em um proxy de borda para buscar blocos de pré-requisitos compartilhados apenas uma vez, reduzindo significativamente o tráfego de upstream e melhorando a latência de inicialização e a qualidade de renderização em comparação com estratégias de entrega independentes por usuário.

Yulong Zhang, Ruonan Chai, Jiadong Yu, Zili Meng, Dirk Kutscher2026-09-02
💻 ciência da computação

A State-Sensing Adaptive Artificial Bee Colony Algorithm with Dynamic Search and Rank-Based Selection for High-Dimensional Complex Optimization

Este artigo propõe o algoritmo State-Sensing Adaptive Artificial Bee Colony (SSA-ABC), que supera as limitações do ABC padrão por meio de inicialização consciente da dimensionalidade, ajuste de busca dinâmica e mecanismos de seleção baseados em ranking para alcançar um desempenho superior em otimização de alta dimensão e planejamento de trajetória de robôs.

Xinyao Gao2026-09-02
💻 ciência da computação

Visual Distances among Cultural Art Corpora Align with Expert-Coded Historical-Artistic Relatedness

Este estudo demonstra que as distâncias visuais derivadas de grandes modelos de visão correlacionam-se significativamente com a relação histórico-artística codificada por especialistas através de diversas unidades culturais e épocas, sugerindo que os corpora de treinamento visual em escala de internet codificam inerentemente regularidades estatísticas que refletem relações da história da arte.

Qiurui Wang, Weiqiang Ying, Ziyu Xu, Yousheng Yao, Shirui Wen, Guoying Wu, Cheng Yao, Fangtian Ying, Guanghui Huang2026-09-02
💻 ciência da computação

Joint Scheduling and Resource Allocation in Heterogeneous Queuing Systems with Bursty Traffic: A Constrained Soft Actor-Critic Approach

Este artigo propõe uma abordagem de Soft Actor-Critic Restrito (CSAC) que desacopla restrições rigorosas de atraso da função de recompensa e emprega um mecanismo de mapeamento de dois estágios para maximizar efetivamente a utilidade de vazão enquanto minimiza violações de atraso em sistemas de filas heterogêneos com tráfego intermitente, superando tanto o aprendizado não restrito quanto as linhas de base heurísticas.

Ao Fang, Jianyu Cao, Weihua Qian2026-09-02
💻 ciência da computação

Quantifying Data Efficiency in YOLO-Based Femur Segmentation for Axial T1-Weighted MRI

Este estudo demonstra que, entre os modelos da família YOLO para segmentação de fêmur em RM ponderada em T1, o YOLOv11m-seg proporciona o equilíbrio ideal de eficiência de dados, precisão e velocidade em regimes de escassez de dados, alcançando alto desempenho com apenas 100 fatias anotadas, ao mesmo tempo em que mostra que as diferenças arquitetônicas tornam-se negligenciáveis com conjuntos de dados maiores.

Patrick Gerard Sujeeth, I R Praveen Joe2026-09-02
💻 ciência da computação

BioSurveillance-Agent: A Multi-Method Explainable Agentic Platform for Epidemic Surveillance on One-Health Networks

O BioSurveillance-Agent é uma plataforma de agentes explicáveis de múltiplos métodos que integra redes de One Health, sensores vestíveis e um pipeline de IA híbrido para permitir a vigilância e intervenção epidêmica hierárquica e adaptável ao contexto, demonstrando reduções significativas na propagação de doenças e na mortalidade por meio de uma tomada de decisão robusta e auditável por humanos.

Valentina Carbonari, Annamaria Defilippo, Pietro Hiram Guzzi, Pierangelo Veltri2026-09-02
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CMTD: Cascaded Multi-Token Disambiguation Model for Lip Reading

O artigo propõe o Modelo de Desambiguação de Múltiplos Tokens em Cascata (CMDT), que melhora o desempenho da leitura labial ao integrar a modelagem de contexto futuro diretamente no processo de decodificação por meio de uma estrutura de predição de múltiplos tokens em cascata e um objetivo de treinamento hierárquico, resolvendo efetivamente ambiguidades visuais e reduzindo as taxas de erro em conjuntos de dados de referência.

Yuting Fang, Feng Xue, Zhe Chen, Shujie Li2026-09-02