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💻 ciência da computação

Machine Learning Approaches for Hourly Emergency Department Patient Arrival Forecasting: A Multi-Horizon Comparison with Operational Benchmarking at a Norwegian Hospital

Este estudo demonstra que modelos de aprendizado de máquina, particularmente uma arquitetura Direct LSTM+Optuna que evita o problema de "recursos congelados" inerente às abordagens autorregressivas recursivas, superam significativamente o baseline operacional baseado em calendário da Noruega para a previsão horária de chegada de pacientes ao departamento de emergência em ambos os horizontes de planejamento de curto e longo prazo.

Md Ariful Islam Foysal, Gustav Trygve Siqueland, Vetle Ellingsen Hauge, Rasmus Rimestad, Vimala Nunavath, Bjørn-Jostein (…)2026-08-25
💻 ciência da computação

Ecological Proportionality in Generative AI: The Ethics of Marginal Capability and Environmental Sufficiency

Este artigo propõe um "Teste de Proporcionalidade de Capacidade Ecológica" e um respectivo quadro de governança para orientar eticamente a seleção de modelos de IA generativa, exigindo que os desenvolvedores evitem custos ambientais significativamente mais elevados, a menos que o ônus ecológico marginal seja justificado por um aumento proporcional e específico ao contexto na capacidade.

Prudvi Saisaran Ponduru, Pavani Priya Vyshnavi Nandanavanam, Sai Kesav Kumar Ponduru2026-08-25
💻 ciência da computação

Distributed IoT Security with Blockchain, Privacy-Preserving Techniques, and Predictive Maintenance Models

Este artigo propõe uma nova estrutura baseada em blockchain para segurança de IoT distribuída que integra aprendizado federado, IPFS e criptografia leve para superar restrições de escalabilidade e recursos, alcançando uma precisão quase perfeita (99,88%) e detecção de anomalias robusta para manutenção preditiva em tempo real em diversas aplicações.

Haitham A. Mahmoud, Ahmed T. Soliman, Mohammed El-Meligy, Azhar Imran, Abdelaty Edrees Abdelgawad2026-08-25
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LEGR: Learnable-Edge Graph Refinement for Table Structure Recognition

Este artigo apresenta o LEGR, uma estrutura end-to-end para Reconhecimento de Estrutura de Tabelas que substitui heurísticas geométricas estáticas por características de aresta relacional aprendíveis e um módulo de refinamento de Rede de Atenção em Grafo em cascata para alcançar um desempenho robusto e invariante ao domínio através da correção iterativa de previsões por meio de raciocínio de layout global aprendido.

Saeed Ahmed, Muhammad Mudassir Mehmood, Muhammad Imran Malik, Muhammad Naseer Bajwa, Waheed Ahmed2026-08-25
💻 ciência da computação

An Explainable Android-Based Decision Support System for High-Performance Concrete Strength Prediction Using XGBoost and Monte Carlo SHAP

Este estudo apresenta um sistema de suporte à decisão baseado em Android explicável que utiliza um modelo XGBoost otimizado e um algoritmo Monte Carlo SHAP computacionalmente eficiente para fornecer previsões interpretáveis e em tempo real da resistência à compressão de concreto de alto desempenho diretamente em dispositivos móveis.

mohsen beigi2026-08-24
💻 ciência da computação

A Dual-Balance Framework for Long-Tailed Multimodal Relation Extraction

Este artigo propõe um framework unificado de duplo equilíbrio que aborda tanto os desequilíbrios de rótulo quanto de modalidade na extração de relações multimodal de cauda longa por meio de uma estratégia de fusão de ramo de modalidade para consistência intermodal e um calibrador de classe consciente de prior para melhor reconhecimento de relações de cauda, demonstrando desempenho competitivo nos benchmarks MNRE e MORE.

Zhihao Lin, Hailin Wang, Ao Ma, Hangyi Ren, He Ma, Yanbing Xie, Dan Zhang2026-08-24
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Multiple approximate-response agents (MARA): Fast near-optimal primal recovery for distributed optimization

O artigo propõe o Multiple Approximate-Response Agents (MARA), um método de recuperação primal paralelizável que gera múltiplas respostas de subotimalidade limitada para consultas de preços duais e as combina para alcançar rapidamente soluções viáveis e quase ótimas em otimização distribuída sem aumentar o tempo de execução (wall-clock time).

Tetiana Parshakova, Yicheng Bai, Garrett van Ryzin, Stephen Boyd2026-08-24
💻 ciência da computação

FPA-Net:Frequency and Position-Aware Deep Network for Low-Light Image Enhancement in HVI Color Space

Este artigo apresenta a FPA-Net, uma rede profunda de dois ramos que aproveita a modelagem de frequência de valores complexos e mecanismos de atenção sensíveis à posição dentro do espaço de cores HVI para alcançar o estado da arte em realce de imagens com baixa luminosidade, com fidelidade estrutural e consistência de cores superiores.

Huaping Zhou, Zihao Li, Kelei Sun2026-08-24
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MeanRadius SMOTE Based Graph Neural Network for Imbalanced Node Classification in Fault and Intrusion Detection

Este artigo propõe o MeanRadius-SMOTE Graph Neural Network (MRS-GNN), um novo framework que aborda o desequilíbrio de classes na detecção de falhas e intrusões ao gerar nós sintéticos no espaço de incorporação e criar arestas especializadas para preservar a topologia do grafo, melhorando significativamente a acurácia de classificação e a AUC-ROC sob condições de desequilíbrio extremo.

Jagannath E. Nalavade, Ramachandra Pujeri, Rajani Sajjan, Nagesh Jadhav, Amar Buchade, Dattatray Kale2026-08-24