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💻 ciência da computação

Beyond Coverage: An Empirical Study of Mutation-Score Proxies for Deep Neural Network Testing

Este artigo demonstra empiricamente que, embora métricas de adequação de teste tradicionais e não estruturais apresentem correlação fraca ou nula com escores de mutação, a Dispersão de Classe no Espaço Latente (LSCD) serve como um proxy significativamente mais forte e computacionalmente eficiente para avaliar a qualidade do conjunto de dados de teste de Redes Neurais Profundas em comparação à Cobertura de Surpresa baseada na Distância de Mahalanobis.

Vivek V. Vekariya, Mojdeh Golagha, Andrea Stocco, Alexander Pretschner2026-09-02
💻 ciência da computação

Graph Learning for Cold-Start and Data-Scarce Recommendation: A Taxonomy-Driven Critical Survey

Este artigo apresenta um levantamento crítico de 183 estudos (2018–2026) sobre aprendizado em grafos para recomendação de início a frio (cold-start) e escassez de dados, oferecendo uma análise baseada em taxonomia das metodologias e destacando a necessidade urgente de protocolos de avaliação mais rigorosos e de uma integração de informações laterais mais confiável para abordar a atual irregularidade nas evidências.

Samane Sayyar, Amir Soltani2026-09-02
💻 ciência da computação

SymCLIP: Symmetric Prompting with Adaptive Semantic Labeling for Multi-Intent Recognition

O artigo propõe o SymCLIP, um novo framework que aprimora o reconhecimento de múltiplas intenções em imagens de redes sociais ao introduzir o Prompting de Visão-Linguagem Simétrico para acoplar sinergicamente características visuais e textuais e a Integração Dinâmica de Rótulos para permitir uma representação semântica adaptativa, alcançando o estado da arte no dataset Intentonomy.

Shuang Wu, Honglin Ma2026-09-02
💻 ciência da computação

A Knowledge Graph-Based Intelligent Guidance System for Competency-Oriented Anesthesiology Residency Training: Design and Evaluation

Este estudo apresenta um sistema de orientação inteligente baseado em grafos de conhecimento, de implementação local, para o treinamento de residência em anestesiologia, que utiliza uma estrutura de geração aumentada por recuperação de dois motores para fornecer suporte educacional preciso, em conformidade com as diretrizes e preservador de privacidade, sem depender de modelos de linguagem de grande escala baseados em nuvem.

Meng Yang, Kerong Hai, Qian Zhang, Xue Li, Xin Liu, Wanrong Wang2026-09-02
💻 ciência da computação

Machine Learning Based Crop Recommendation Using Tuned Classifiers and Ensemble Methods

Este estudo demonstra que, para tarefas de recomendação de culturas, um único modelo de Floresta Aleatória bem ajustado alcança uma precisão comparável a métodos de conjunto complexos, sugerindo que soluções mais simples e de baixo custo são suficientes sem a necessidade de combinações redundantes de modelos.

Faiza Noushin Priya, Mirza Md. Hasibul H, Mahfiza Akter, Sraboni Ghosh Joya, Shahria Badhon2026-09-02
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Corrective Retrieval-Augmented Generation Adaptation in Closed Domains for Development of Intelligent Human Resource Management Systems

Este artigo apresenta um estudo de Design Science Research sobre um sistema Smart HR de domínio fechado para PMEs que demonstra que uma adaptação de RAG Corretiva com treinamento de hard-negatives do mesmo capítulo melhora significamente a fidelidade da resposta em relação ao RAG padrão, apesar de um compromisso na acurácia geral.

Devi Willieam Anggara, Marcellino Joestiawan, Mohd Shafry Mohd Rahim, Ibrahim Salim Sulaiman Al Farsi, Fetty Fitriyanti (…)2026-09-02
💻 ciência da computação

SCOPE: Rethinking Attack Analysis as Uncertainty-Aware Security Reasoning under Incomplete Observations

Este artigo apresenta o SCOPE, um framework livre de treinamento e consciente de incertezas que reconstrói comportamentos de ataque coerentes sob observações incompletas ao integrar agrupamento centrado em comportamento, mapeamento de TTP distributivo e inferência de sequência Viterbi Top-K para superar os baselines existentes em precisão e robustez.

JuYoung Lee, JeongMin Oh, SeonWoo Lee, TaeJin Lee2026-09-02
💻 ciência da computação

Development and Evaluation of a Fine-Tuned EfficientNet-B0 Model for Maize Disease Detection

Este artigo apresenta um modelo EfficientNet-B0 altamente otimizado e ajustado via transferência de aprendizado que alcança 97,57% de precisão na detecção automática de nove tipos de doenças do milho a partir de imagens do mundo real, oferecendo uma ferramenta computacionalmente eficiente para auxiliar pequenos agricultores na identificação precoce de doenças.

Kayombo Sakachiva, Jackson Phiri, Mayumbo Nyirenda2026-09-02
💻 ciência da computação

Panoramic Snapshot Neural Compression and Dual-Snapshot Navigation for Autonomous Visual Route Following of UAVs

Este artigo apresenta um sistema de navegação visual eficiente em recursos para VANTs que utiliza compressão neural panorâmica e fusão de captura dupla para permitir o seguimento de rota e o retorno ao ponto de origem contínuos, em malha fechada, com sobrecarga mínima de memória e alta precisão posicional.

Yiliang Wu, HuaWang Huang, Runheng Huang, Yendo Hu2026-09-02
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Optimized AI-Based Intrusion Detection System for Accurate DDoS Attack Detection

Este artigo propõe um sistema de detecção de intrusão baseado em IA otimizado que utiliza GridSearchCV para ajustar seis modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo no conjunto de dados CICDDoS2019, demonstrando que o Random Forest e o XGBoost alcançam precisão e eficiência superiores na detecção de vários ataques DDoS em comparação com outros algoritmos.

Rodrigue SAOUNGOUMI SOURPELE, Patalet LAYIBE, Franklin TCHAKOUNTE, Blaise Omer YENKE, Ado Adamou ABBA ARI2026-09-02