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💻 ciência da computação

MAL-BAYES-III: Hamiltonian Monte Carlo Posterior Neural-Head Inference for Calibrated Obfuscated Malware Detection in Memory Forensics

Este estudo introduz o MAL-BAYES-III, uma estrutura parcial-Bayesiana que aplica o Monte Carlo Hamiltoniano exclusivamente a uma cabeça de classificação compacta para gerar probabilidades calibradas e conscientes da incerteza para a detecção de malware ofuscado em forense de memória, oferecendo valor diagnóstico e capacidades de revisão seletiva, apesar de não superar o gradient boosting tradicional em precisão bruta.

William Atuahene Agyei, Michael Asante, Kwabena Owusu-Agyemang, Kate Takyi2026-08-25
💻 ciência da computação

Modeling Functional Urban Centrality via Graph Attention Networks and Multi-Source Spatial Data Fusion

Este estudo introduz um framework de Autoencoder de Rede de Atenção em Grafos (GAT-AE) não supervisionado que funde dados geoespaciais de múltiplas fontes com a topologia da rede viária para modelar a centralidade urbana funcional dinâmica, demonstrando coerência espacial superior e a capacidade de identificar fenômenos urbanos não lineares complexos em comparação com métodos lineares tradicionais.

Rida AZMI, Jérôme CHENAL, Oussama KHARBACH, El Bachir DIOP, Seyid Abdellahi EBNOU ABDEM, Ayoub LAHLOUH, Mariem BOUNABI (…)2026-08-25
💻 ciência da computação

From Reasoning Allocation to Behavioural Specialisation: Boundary Results in Multi-Robot Systems

Este artigo demonstra que, embora a alocação de raciocínio consciente do resultado seja teoricamente valiosa, sua implementação prática em sistemas multi-robôs é severamente limitada pela esparsidade intrínseca de oportunidades de alto valor, levando ao colapso do classificador em roteadores aprendidos e falhando em produzir uma genuína cognição coletiva emergente através de delegação ou especialização.

Pouya Mansournia2026-08-25✓ Author reviewed ⓘ
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Hybrid ICA–Local Search for the Multi-Depot Vehicle Routing Problem

Este artigo propõe um Algoritmo Competitivo Imperialista híbrido de duas camadas combinado com busca local para otimizar simultaneamente as atribuições de cliente ao depósito e as rotas de veículos para o Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplos Depósitos, alcançando resultados competitivos com lacunas dentro de aproximadamente 2% em benchmarks padrão.

Rafiatun Ferdous Khan Lubaba2026-08-25
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When Does Channel Pruning Help Noise-Robust Pedestrian Detection? A Cross-Dataset Empirical Study

Este artigo demonstra empiricamente que a poda de canais aumenta a robustez ao ruído na detecção de pedestres apenas em regimes de poucos dados e alta redundância ao atuar como um regularizador, enquanto falha em generalizar através de diversos conjuntos de dados e oferece apenas modestas economias computacionais.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Ly Duc Minh, Petr Bilik, Radek Martinek2026-08-25
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EEG-Based Depression Detection Using CNN–GRU and MRMR Feature Selection

Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado profundo híbrida CNN–GRU aprimorada pela seleção de características mRMR para detectar efetivamente o transtorno depressivo maior a partir de sinais de EEG, alcançando uma acurácia média de 96,74% no conjunto de dados MODMA, ao mesmo tempo em que destaca a necessidade de validação adicional em dados clínicos diversos.

Mohammad Reza Yousefi, Elias Ebrahimzadeh, Hajar Ismail Al-Tamimi, Lila Rajabion, Amin Dehghani2026-08-25
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Mechanistic Circuit Tracking Causal Activation Patching and Formation Trajectories in Transformer Architectures

Este artigo apresenta o Rastreamento de Circuitos Mecanísticos (Mechanistic Circuit Tracking), um framework modular que combina atribuição direta de logits, patch de ativação causal e técnicas de ablação para rastrear a emergência de circuitos de atenção durante o pré-treinamento e quantificar sua robustez causal por meio de um novo Índice de Estabilidade de Circuito para aumentar a segurança e o alinhamento da IA.

Yash Prajapati2026-08-25
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Beyond F1: A Study of LLM Reliability in Smart Contract Vulnerability Detection

Este estudo avalia 14 grandes modelos de linguagem na detecção de vulnerabilidades em contratos inteligentes, revelando que a seleção do modelo é mais crítica do que estratégias de prompting ou o aumento da computação em tempo de inferência, visto que modelos de fronteira maiores demonstram confiabilidade superior, enquanto modelos menores e técnicas de raciocínio estendido podem degradar o desempenho.

Durjoy Majumdar2026-08-25
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Perceive AI: A Dual-Head Parametric Prototype Architecture with Adversarial Consistency Guardrails for Automated Short Answer Assessment

Este artigo apresenta o Perceive AI, um novo framework end-to-end para a correção automatizada de questões dissertativas curtas que utiliza uma arquitetura de protótipo paramétrico de cabeça dupla e salvaguardas de consistência adversarial para alcançar uma pontuação robusta e sensível ao prompt, enquanto filtra efetivamente submissões fora do tópico.

MUHAMMAD RIYAN SARWAR2026-08-25
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Spectral Basis Interpretable Unit: A Learned Orthogonal Projection Module for Interpretable Function Approximation and Unsupervised Regime Discovery

Este artigo introduz a Unidade Interpretável de Base Espectral (SBIU), um módulo neural de inspiração clássica e motivado pela mecânica quântica que utiliza projeções ortogonais aprendidas para alcançar aproximação de funções universais e descoberta de regimes não supervisionados com alta interpretabilidade e desempenho competitivo em conjuntos de dados sintéticos e clínicos do mundo real.

Kiarash Mohammadi2026-08-25