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💻 ciência da computação

Human action recognition based on cascade graph convolutional network

Este artigo propõe uma Rede Convolucional de Grafo em Cascata (CGCN) que utiliza uma Matriz de Adjacência Hierárquica Sensível ao Movimento para modelar dinamicamente as correlações entre articulações e uma arquitetura em cascata por etapas para classificar progressivamente ações com complexidade crescente, alcançando assim um equilíbrio superior entre precisão de reconhecimento e eficiência computacional em múltiplos conjuntos de dados.

Mengai Yan, Jianying Xiong, Ben Huang, Jiabin Chen, Leiyue Yao2026-08-28
💻 ciência da computação

2D Rotary Position Embedding for Scene Text Recognition with Transformers

Este artigo introduz o \method{}, uma adaptação livre de parâmetros do 2D Rotary Position Embedding para Reconhecimento de Texto em Cenas que aborda as limitações dos métodos existentes ao alocar dimensões de forma anisotrópica para corresponder às proporções de aspecto do texto e estender o acoplamento rotativo para a atenção cruzada codificador-decodificador, melhorando significativamente a precisão em layouts de texto curvos, rotacionados e com distorção de perspectiva.

Zobeir Raisi2026-08-27
💻 ciência da computação

A PRISMA-Guided Critical Review of CNN, Transformer, and Hybrid Object Detection Architectures for Autonomous Driving

Esta revisão crítica guiada pelo PRISMA de 142 estudos sobre arquiteturas de detecção de objetos CNN, Transformer e híbridas para direção autônoma identifica lacunas significativas em evidências de implantação no mundo real e introduz o framework AVOD-DRF para permitir a seleção reprodutível e baseada em evidências de detectores com base na prontidão operacional, em vez de apenas no desempenho de benchmark.

Girija G. Chiddarwar, Madhav J. Salunkhe, Yogesh G. Joshi, Rahul G. Deshmukh, Swapnil Yashavant Gadgune, Suraj Rajaram N (…)2026-08-27
💻 ciência da computação

Class-Aware Semantic Hybrid Data Augmentation for Imbalanced Sentiment Classification Using Multiple Transformer Models

Este artigo propõe um framework de Aumento de Dados Híbrido Semântico com Consciência de Classe (CSHDA) que aplica seletivamente técnicas de aumento diversas e semanticamente validadas às classes minoritárias, mitigando efetivamente o desequilíbrio de classes e melhorando significativamente o desempenho e a robustez de múltiplos modelos baseados em transformer em tarefas de classificação de sentimento desbalanceadas.

Prashant Upadhyaya, G.L. Saini, Atul Makrariya2026-08-27
💻 ciência da computação

A Prior-Regularized Framework for Knowledge-Guided Differentiable Causal Discovery

Este artigo propõe uma estrutura de regularização por prior universal que integra conhecimento biológico curado em algoritmos de descoberta causal diferenciáveis, melhorando significativamente a precisão da recuperação de grafos em dados transcriptômicos de alta dimensão e pequena amostra ao alavancar priors de domínio existentes para estabilizar o aprendizado onde os métodos de base encontram dificuldades.

Shuaidong Gao2026-08-27✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

GPU-Accelerated BM4D Volumetric Denoising for Python: A Toolchain- Free, Pip-Installable CuPy Implementation

Este artigo apresenta uma implementação em CuPy, totalmente de código aberto e instalável via pip, do algoritmo completo de denoising volumétrico BM4D que elimina a necessidade de um CUDA Toolkit ou etapas de compilação, ao mesmo tempo em que alcança acelerações de até 36,6x em relação à referência de CPU e mantém a fidelidade numérica exata ao método original.

Matin Mahzad2026-08-27
💻 ciência da computação

XGBoost Optimization using Single Lead ECG based on Multi-feature of ECG Morphologies for Automatic Sleep Disorder Classification

Este estudo apresenta um sistema automático de classificação de distúrbios do sono que utiliza um algoritmo XGBoost regularizado para analisar morfologias de múltiplas características a partir de sinais de ECG de uma única derivação, alcançando alta acurácia (96,1%), especificidade (100%) e sensibilidade (92,1%) na distinção de eventos de apneia.

Iman Fahruzi, Muhamad Haikal Akmal, Ridwan Ridwan, Abdurahman Dwijotomo2026-08-27
💻 ciência da computação

Statistically Guided Hybrid Local–Global Learning for Compressed Deepfake Video Detection

Este artigo propõe um framework de aprendizado híbrido local-global guiado estatisticamente que funde características YCbCr otimizadas com uma nova arquitetura 3SH–VSS para detectar eficazmente vídeos deepfake comprimidos ao modelar simultaneamente artefatos de compressão locais e dependências de falsificação globais, alcançando desempenho superior e generalização entre conjuntos de dados.

Tianyu Shi, Shichao Ouyang, Juan Li, Guodong Ye, Xingxing Jia2026-08-27
💻 ciência da computação

A reusable benchmark for machine-learning prediction of concrete placement productivity loss

Este artigo apresenta um benchmark sintético e reutilizável para avaliar modelos de aprendizado de máquina que predizem a perda de produtividade no lançamento de concreto, revelando que os modelos competentes atuais falham em capturar adequadamente perdas severas e destacando a necessidade de protocolos de avaliação padronizados e validados em campo.

Mohamed Ali, Saher Elsayed, TS. DR. Khairi Azhar Aziz2026-08-27
💻 ciência da computação

Early Detection of Schizophrenia Using EEG Signals Based on CNN and CNN–LSTM Deep Learning Models

Este estudo demonstra que um modelo de aprendizado profundo híbrido CNN–LSTM supera significativamente uma CNN isolada na detecção de esquizofrenia a partir de sinais de EEG em estado de repouso, alcançando 92,03% de acurácia e destacando o valor da integração do aprendizado de sequências temporais para o diagnóstico objetivo.

Hussein Aly Elsayed, Arief Ruhullah Harris, Tian Swee Tan2026-08-27