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💻 ciência da computação

A Lightweight Lychee Detection Network for Orchard Harvesting Robots via ODConv and Spatial Feature Restoration

Este artigo propõe o ODAF-YOLOv11-n, um detector de objetos ultra-leve que integra a Convolução Dinâmica Omni-Dimensional e um Módulo de Restauração de Características Espaciais Leve para alcançar a detecção de lichia de alta precisão e em tempo real em ambientes de pomares complexos, reduzindo significamente a complexidade computacional para implantação robótica em borda.

Dong Liu, Jing Chang, Jixiang Yang2026-09-01
💻 ciência da computação

Semantic Planning with Large Language Models and Vision-Language Models for Collaborative Robots: A Review

Este levantamento revisa o planejamento semântico para robôs colaborativos ao formalizar o desafio como um problema de ancoragem restrita, propondo uma taxonomia de arquiteturas que equilibram capacidade com inspetabilidade e delineando um roteiro para aumentar a confiabilidade por meio de melhor estimativa de incerteza, verificação de plano e mecanismos de recuperação.

Osama Ali Khan, Abuzar Ghaffari2026-09-01
💻 ciência da computação

MECA-Net: small traffic object detection in UAV imagery via multiscale edge–coordinate attention

O MECA-Net é um detector leve e em tempo real baseado no YOLO11n que aprimora a detecção de pequenos objetos de tráfego em imagens de UAV ao integrar mecanismos de atenção multiescala sensíveis a bordas e sensíveis a coordenadas, alcançando melhorias significativas de mAP no conjunto de dados VisDrone2019-DET enquanto mantém altas velocidades de inferência.

Liping Wang, Mingxin Han, Yan Chen, Heng Li, Dongyao Zou2026-09-01
💻 ciência da computação

End-to-end Data Pipeline for Efficient Game Analytics

Este artigo propõe um pipeline de dados baseado em amostragem que aproveita a distribuição estável de Zipf dos logs de jogos para identificar e rotear eficientemente "hot keys" dominantes sem o monitoramento de todo o fluxo, alcançando, assim, uma melhoria de throughput de 209,7% e uma utilização de CPU significativamente reduzida em comparação com as soluções de balanceamento de carga existentes.

Noppon Wongta, Juggapong Natwichai2026-09-01
💻 ciência da computação

Accurate Segmentation of Coronary Artery in X-ray Angiography with a Lightweight Knowledge Distillation Architecture

O artigo propõe o SKD-Net, um framework de destilação de conhecimento leve que apresenta os módulos MGA, FSD e ASD para alcançar uma segmentação de artérias coronárias precisa e eficiente em angiografia por raio-X, ao transferir conhecimento estrutural e semântico de uma rede professora poderosa enquanto supera limitações na captura de relações de longo alcance e na preservação de bordas.

Hao Dang, Xuan Nie, Shipei Jing, Peng Li2026-09-01
💻 ciência da computação

Cross device milling force prediction method based on self supervised pre training and domain adaptation

Este artigo propõe um método de previsão de força de fresamento entre dispositivos que combina pré-treinamento autossupervisionado, adaptação de domínio e ajuste fino com poucos rótulos para transferir efetivamente o mapeamento vibração-força entre dispositivos, apesar das diferenças de resposta dinâmica e da escassez de rótulos no domínio alvo, alcançando alta precisão com o mínimo de dados rotulados.

Zhigang Ma2026-09-01
💻 ciência da computação

A Phrase-Disjoint Fairness and Efficiency Study of a Multimodal Speech-Text Model for Medical Symptom Detection

Este artigo expõe a ilusão de alta acurácia na detecção de sintomas via fala-texto médica causada pela memorização de sentenças em divisões de conjuntos de dados padrão, e estabelece um baseline de avaliação rigoroso de frases disjuntas usando o modelo Adaptive Gated Cross-Modal Fusion (AGCF) para revelar métricas de desempenho honestas, riscos de equidade por classe e a utilidade limitada de características de sentimento, enquanto demonstra ganhos significativos de eficiência através de LoRA.

Anuj Kumar, Lav Upadhyay, Bhuwan Pratap Singh2026-09-01
💻 ciência da computação

An Explainable IoT-Driven Framework for Trustworthy Decision-Making in Safety-Critical Autonomous Vehicles

Este artigo propõe e avalia um framework explicável impulsionado por IoT que integra modelos de IA interpretáveis para aumentar a transparência, a responsabilidade e a confiabilidade na tomada de decisão em tempo real em veículos autônomos de segurança crítica.

Lakshmana Kumar Ramasamy, Firoz Khan, Rajesh Kumar Dhanaraj, Amala Jayanthi Maria Soosai, Akram Alkouz, Emad Abd Al Rahm (…)2026-09-01
💻 ciência da computação

The comparative evaluation of explanations for algorithmic programming problems provided by a Human vs. ChatGPT: an exploratory online user study

Este estudo exploratório com 37 estudantes do ensino secundário revela que, embora os participantes não tenham conseguido distinguir significativamente entre soluções de programação humanas e geradas pelo ChatGPT, a sua aceitação de um tutor em avatar 3D não foi afetada pela experiência prévia em programação ou familiaridade com avatares, destacando tanto o otimismo quanto o ceticismo sobre a integração da IA generativa na educação.

Alfarabi Imashev, Zhanna Abisheva, Inara Tusseyeva, Zhanibek Kozhirbayev, Tohid Alizadeh, Bakhyt Matkarimov2026-09-01
💻 ciência da computação

Hierarchical Reinforcement Learning-Based Adaptive Denoising and Reversible Color Restoration Method for Complex Degraded Murals

Este artigo propõe uma estrutura baseada em aprendizado por reforço hierárquico que decompõe a restauração de murais em uma seleção de regiões de alto nível e operações adaptativas de baixo nível coordenadas, utilizando restrições de características reversíveis para equilibrar eficazmente a supressão de ruído, a fidelidade estrutural e a recuperação conservadora de cores em murais degradados complexos.

Minjie Xu2026-09-01