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💻 ciência da computação

Tri-Modal Contrastive Binary Analysis via Opcode Transformers, Control Flow Graph Isomorphism Networks, and System Call Embeddings: A Systematic Review of Zero-Day Malware Detection Frameworks

Esta revisão sistemática sintetiza os avanços recentes na detecção de malware zero-day ao propor uma estrutura de Análise Binária Contrastiva Tri-Modal que unifica Transformers de opcodes, Redes de Isomorfismo de Grafo de Fluxo de Controle e embeddings de Chamadas de Sistema para alcançar uma precisão de detecção robusta superior a 98,5%, apesar da ofuscação de código sofisticada.

Harish Parshuram Bhabad, Atmeshkumar Subhashbhai Patel, Vijay M. Rakhade, Rupesh Kohli, Nandini S. Patil2026-08-27
💻 ciência da computação

TPCT: Topology-aware Point Cloud Transformer for Geometrically Complex Feature Recognition

Este artigo propõe o TPCT, um novo framework Transformer sensível à topologia que integra características geométricas e de topologia de grafo dual com amostragem adaptativa de área para alcançar precisão de estado da arte no reconhecimento de características geométricas complexas em modelos CAD B-rep.

Ruohan Wang, Ruixi Liang, Longtao Guo, Jiacheng Hao, Yilei Shi2026-08-27
💻 ciência da computação

Grey Wolf Optimizer-Based Feature Selection with Mutual Information Refinement for Machine Learning-Based Bot Detection on Social Media

Este estudo propõe um framework de seleção de características baseado em Otimizador de Lobo Cinzento refinado por Informação Mútua para reduzir efetivamente o espaço de características para detecção de bots em redes sociais, alcançando uma acurácia de classificação de 98,87% com XGBoost em um conjunto de dados de 8.386 contas.

Aditya Vardhan, Mohit Yadav, Amarjeet Singh Chauhan, Sanjay Saini2026-08-27
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Contextual Token Rotation Ensembles for Tabular Learning

Este artigo apresenta o Contextual Token Rotation Ensembles (CTRE), um novo framework de aprendizado tabular que aumenta a diversidade e a robustez de ensembles ao integrar representações de tokens contextuais baseadas em Transformer com rotações de características adaptáveis aos dados e conscientes de interações, superando métodos clássicos particularmente em conjuntos de dados de alta dimensão e desbalanceados.

Shenghan Gao, Spiridon Penev, Libo Li2026-08-27
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Solving the flexible job-shop scheduling problem based on the hierarchical collaborative evolution multi-objective artificial raindrop algorithm

Este artigo propõe um algoritmo de gota de chuva artificial multiobjetivo coevolutivo hierárquico (HCMOARA) que integra amostragem de hipercubo latino, subpopulações particionadas com estratégias de busca especializadas e um mecanismo de atualização de fator de fluxo adaptativo para otimizar eficazmente o tempo de execução (makespan), o consumo de energia e o custo em problemas de escalonamento de oficina flexível.

Zhibo Zhai, Shaoxuan Wang, Boyang Shi, Liang Ma, Haolong Wang, Jiangchao Zhou2026-08-27
💻 ciência da computação

Strategic Mapping of University Research Portfolios Using NLP and Machine Learning: An Integrated Analysis of Research Projects

Este estudo apresenta um framework integrado de aprendizado de máquina que utiliza PLN, redução de dimensionalidade e algoritmos de agrupamento para analisar o portfólio de pesquisa de uma universidade, revelando que a Faculdade de Engenharia e Ciências Naturais domina o orçamento e identificando oportunidades significativas para realinhamento estratégico juntamente com um perfil de projeto de alto risco de 33,4%.

Üzeyir Pala, Bahar Birelli, Ayşenur Yalçın2026-08-27
💻 ciência da computação

Beyond Pheromones: Exploiting Edge Frequency and Quality for Intelligent TSP Optimization

Este artigo propõe quatro novas técnicas heurísticas, incluindo BEFRA e BEQRA, que aproveitam informações de frequência e qualidade de arestas subutilizadas para aumentar significativamente o desempenho e a robustez dos algoritmos de Otimização por Colônia de Formigas para resolver o Problema do Caixeiro Viajante Simétrico.

Adel Saha, Fouzi Semchedine, Mira Lefkir, Abdelouahab Attia2026-08-27
💻 ciência da computação

AI-Based Fraud Detection System for Subscription-Based Payment Services

Este artigo propõe e avalia um sistema de detecção de fraude baseado em IA especificamente projetado para serviços de pagamento baseados em assinatura, demonstrando que uma arquitetura híbrida XGBoost+Bi-LSTM supera modelos isolados em múltiplas métricas em um conjunto de dados sintéticos abrangendo seis tipos distintos de fraude, ao mesmo tempo em que reconhece explicitamente os resultados como evidência de prova de conceito, em vez de desempenho validado no mundo real.

Rohit Arora2026-08-27
💻 ciência da computação

An immunological synapse network for recognition of persistent weak anomalies

Este artigo introduz a Rede de Sinapse Imunológica (ISN), uma nova arquitetura de aprendizagem profunda inspirada em mecanismos de reconhecimento de células T que detecta eficazmente anomalias fracas persistentes em dados de séries temporais ao filtrar sinais transitórios através de prova cinética, superando modelos padrão em tarefas definidas por continuidade temporal em vez de magnitude instantânea.

Sherif Tawfik, Hung Le, Svetha Venkatesh2026-08-27