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💻 ciência da computação

Multi-View Dual-Contrastive Graph Learning with Adaptive Agreement for Semi-Supervised Text Classification

O artigo propõe o Multi-View Dual-Contrastive Graph Learning (MDCGA), um framework leve que integra sinais relacionais baseados em léxico, semântica e palavras-chave por meio de objetivos duais de contraste aprimorados para alcançar uma classificação de texto semissupervisionada robusta com poucos exemplos rotulados, mitigando falsos negativos e aumentos não confiáveis.

Ibtissam Youb, Mohamed Hamlich2026-09-01
💻 ciência da computação

Metaheuristic multi-objective access selection inhetNets over a secure MPLS networks

Este artigo propõe uma estrutura de seleção de acesso impulsionada por IA e otimizada por metaheurística para redes heterogêneas baseadas em MPLS seguras que utiliza um MLP leve para prever o QoE de vídeo e um controlador SDN baseado em fitness para selecionar dinamicamente alvos de handover LTE/Wi-Fi ideais, melhorando significamente a continuidade do vídeo, o desempenho da rede e a eficiência energética em comparação com estratégias convencionais baseadas em RSSI.

Narimane Elhilali, Mouncef Filali Bouami, Mostapha Badri2026-09-01
💻 ciência da computação

Diversity-Based Fitness Regularization in Genetic Algorithms: A Methodological Audit Across Population Sizes

Este artigo audita um método de regularização de aptidão baseado em diversidade em algoritmos genéticos contra um protocolo de controle de ruído de magnitude correspondente, constatando que seus supostos benefícios são amplamente indistinguíveis de ruído não estruturado e impulsionados por valores atípicos, apoiando, assim, o método apenas em um regime estreito ao estabelecer um arcabouço rigoroso para avaliações futuras de mecanismos de inércia.

Tilan Ukwatta2026-09-01
💻 ciência da computação

DMASNet: A Defect Detection Network for PCBs via Multi-Scale Feature Collaborative Optimization

Este artigo apresenta o DMASNet, um framework de detecção de defeitos leve e eficiente para placas de circuito impresso que aproveita a otimização de características multiescala, upsampling dinâmico e funções de perda especializadas para melhorar significativamente a precisão e a velocidade de inferência em tempo real em hardware industrial.

Yingying Zhang, Yu Zhao, Tonghua Wang, Ya Gao, Zhiwei Chen2026-08-31
💻 ciência da computação

Quantum Local Density of States for Random k-SAT: An Amplitude-Estimation Primitive and a Clause-Width Regime for Quantum Advantage

Este artigo introduz um primitivo quântico de Densidade Local de Estados (LDOS) para k-SAT aleatório que utiliza estimativa de amplitude para estimar eficientemente a fração residual de satisfatibilidade, demonstrando uma vantagem quântica para larguras de cláusula de quatro ou mais, ao mesmo tempo em que esclarece que a fração de positividade é primariamente um efeito estrutural de contagem, em vez de um sinal da transição de congelamento.

Michail Gerogiannis, Dimitris Ntalaperas, Nikos Konofaos2026-08-31
💻 ciência da computação

Adaptive Reconstruction-Aware Evidence Fusion for Generalizable Diffusion-Generated Image Detection

Este artigo propõe um framework de fusão de evidências adaptativo e consciente da reconstrução que integra ramos espacialmente discriminativos e conscientes da reconstrução por meio de interação guiada por anomalias e roteamento de confiabilidade para alcançar uma detecção robusta e generalizável de imagens geradas por difusão através de geradores não vistos e perturbações de pós-processamento.

Song Shen, Tingnian He, Shenghui Ji, Xiaolin Wei2026-08-31
💻 ciência da computação

Calibrated Residual Modeling for Explainable Anomaly Detection in Multivariate Sensor Streams

Este artigo propõe uma estrutura estatística profunda híbrida que integra um autoencoder convolucional temporal, um modelo residual probabilístico e calibração de valor extremo para alcançar a detecção de anomalias robusta, interpretável e adaptativa em fluxos de sensores multivariados, demonstrando desempenho superior e redução nos atrasos de detecção através de seis benchmarks diversos em comparação com modelos base de transformer e contrastivos.

Rui Shi2026-08-31
💻 ciência da computação

DRS-Track: An Enhanced Detection-Driven Framework for Multi- Object Tracking

Este artigo apresenta o DRS-Track, um framework de rastreamento de múltiplos objetos aprimorado que integra amostragem dinâmica, atenção de campo receptivo e uma cabeça de detecção compartilhada de escala cruzada para superar desafios como variações de escala e oclusões, alcançando um desempenho superior tanto em um conjunto de dados autoconstruído quanto no benchmark KITTI.

Wei Yang, Qi Ji, Chengyi Hou, Mushuo Liu, Jianqiang Gong2026-08-31
💻 ciência da computação

Integrating Neuromorphic Computing and Clinical Biomarkers for Enhanced Liver Disease Detection

Este artigo propõe um sistema de computação neuromórfica eficiente em termos de energia, robusto e interpretável que utiliza redes neurais de picos e treinamento consciente do hardware para alcançar a detecção de doenças hepáticas em tempo real e com alta precisão usando biomarcadores clínicos, oferecendo uma alternativa superior aos modelos convencionais computacionalmente intensivos.

Ashish V Saywan, Soni A Chaturvedi2026-08-31