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💻 ciência da computação

Deterministic multi-hash routing supports long-horizon training in a compact language model

Este artigo demonstra que um modelo de linguagem compacto de 201 milhões de parâmetros, utilizando roteamento multi-hash determinístico baseado em identidade de tokens para seleção de especialistas, pode alcançar um desempenho competitivo em tarefas de treinamento de longo horizonte, embora a contribuição específica do mecanismo de roteamento permaneça não isolada devido à falta de controles densos correspondentes.

Boris Peyriguere2026-08-28
💻 ciência da computação

Secure Federated Learning Framework with Dynamic Lightweight Cipher (Fed- DLC) for Resource-Constrained Networks and Data-Sensitive Applications

Este artigo apresenta o Fed-DLC, um framework de aprendizado federado leve que emprega uma cifra dinâmica para proteger as trocas de modelos em redes com restrição de recursos, demonstrando que ele mantém um desempenho de tarefa comparável ao aprendizado federado padrão ao adicionar um overhead computacional gerenciável, embora sua segurança criptográfica exija validação adicional.

Manu Narula, Jasraj Meena, Dinesh Kumar Vishwakarma2026-08-28
💻 ciência da computação

The Say-Do Gap Architecture Applied to Agentic AI: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting Governance Rhetoric–Reality Divergence in Corporate ESG Communication

Este estudo introduz um pipeline de PLN bilíngue e reprodutível que adapta a arquitetura do Say-Do Gap Index para detectar a divergência entre a retórica corporativa e as práticas de governança observáveis em relação à IA agêntica dentro do índice IBEX 35, demonstrando a generalizabilidade do framework além dos domínios tradicionais de ESG.

Alfredo Merlet2026-08-28
💻 ciência da computação

3D Surface Reconstruction from Point Clouds via Explicitly Geometrically Weighted RBF Neural Interpolation

Este artigo propõe um novo framework de reconstrução de superfícies 3D que aprimora a interpolação neural por Função de Base Radial (RBF) ao incorporar explicitamente pesos de altitude geométrica na matriz de ativação e utilizar agrupamento K-means com kernels de suporte compacto para alcançar uma reconstrução de alta precisão e computacionalmente eficiente de nuvens de pontos não estruturadas de grande escala.

Mohamed Cherkaoui Eddeqaqi2026-08-28
💻 ciência da computação

An analysis of university ranking systems using an unsupervised machine learning-based ranking framework

Este estudo propõe uma estrutura de aprendizado de máquina não supervisionado utilizando Análise de Componentes Principais e Análise Fatorial para validar e melhorar a transparência e a estabilidade dos rankings universitários ao derivar fatores latentes e aplicar pesos equilibrados, demonstrando, em última análise, que embora as classificações individuais flutuem, os padrões distributivos gerais das principais universidades australianas permanecem consistentes com sistemas estabelecidos como o THE e o QS.

Yipeng Zhu, Yuanxi Peng, Mengtong Li, Rohitash Chandra2026-08-28
💻 ciência da computação

Where Abstention Lives: A Pre-Registered Four-Way Comparison of Abstention Interfaces in a Small Language Model with Versioned Memory

Este estudo pré-registrado demonstra que, em um modelo de linguagem pequeno com memória versionada, implementar a abstenção por meio de uma cabeça binária separada supera significamente os tokens de vocabulário e as lacunas de memória ao desacoplar a decisão da softmax de geração, tornando assim a capacidade de dizer "eu não sei" aprendível mesmo com margens de precisão limitadas.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-08-28
💻 ciência da computação

Low data image based urban noise estimation

Este artigo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina eficiente em recursos que prevê níveis de ruído de fundo urbano a partir de imagens casuais de smartphones usando apenas 400 amostras, combinando segmentação semântica baseada em transformer com características interpretáveis criadas manualmente, permitindo, assim, o monitoramento acústico escalável e impulsionado pela ciência cidadã, validado contra limiares psicoacústicos.

Priyanshu Sarma-Sarkar, Rajkumar Saini2026-08-28
💻 ciência da computação

An implication of activation functions for Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to solve non-autonomous differential equations

Este estudo avalia empiricamente nove funções de ativação dentro de uma estrutura de Redes Neurais Informadas pela Física para resolver equações diferenciais não autônomas, demonstrando que o GELU é a escolha mais robusta devido ao seu desempenho superior na minimização da perda de resíduo em comparação com outras funções.

Ashrafur Rahman, Md Shakhawat Alam2026-08-28
💻 ciência da computação

A Lightweight Context-Aware Detector for Small and Occluded Targets in Aerial Power-Line Inspection

O artigo propõe o LiteFocus-DEIM, um detector leve e consciente de contexto que integra um Bloco de Atenção Gated, Fusão de Características Adaptativa e uma Rede de Fluxo de Escala Focada para detectar de forma eficaz equipamentos de segurança pequenos e ocluídos em inspeções aéreas de linhas de transmissão, alcançando alta precisão e eficiência tanto no conjunto de dados customizado HAD quanto no benchmark VisDrone2019.

Dahua Li, Junru Shi, Xuan Li, Xueying Hu, Qiang Gao, Dong Li2026-08-28