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Data leakage inflates reported accuracy of deep learning for kidney stone detection on CT: a leakage-free, calibrated and uncertainty-aware reassessment across three centers

Este estudo demonstra que a divisão de dados ao nível da imagem em modelos de aprendizagem profunda para a deteção de cálculos renais em TC inflaciona artificialmente a precisão reportada em aproximadamente nove pontos percentuais devido à fuga de dados, e defende protocolos de avaliação calibrados, conscientes da incerteza e por paciente para garantir um desempenho clínico fiável.

Okoi Obeten, Abas Aliu, Omowumi Aliu, Ahmed Jimoh, Zibril Aliyu, Christiana Ezeanya2026-08-24

💻 ciência da computação

Smooth multi-function evolutionary algorithm

Este artigo propõe um novo algoritmo evolutivo para regressão simbólica que utiliza um modelo de função universal com translações parametrizadas de variável única e suaves entre pares de funções para reduzir o conjunto de funções e garantir a continuidade das derivadas, demonstrando sua eficácia em benchmarks padrão.

Peter Michalicek, Tomas Brandejsky2026-08-24

💻 ciência da computação

SGRI-HF: A Semantic Group-Aware Gated Residual Interaction and Heterogeneous Fusion Framework for College Student Mental Health Risk Identification

Este artigo propõe o framework SGRI-HF, que utiliza modelagem de grupo semântico, portão adaptativo e fusão heterogênea para identificar eficazmente riscos de saúde mental de estudantes universitários ao capturar dependências cross-domain complexas e diferenças individuais em dados de questionários, alcançando desempenho e interpretabilidade superiores em comparação com métodos existentes.

Fengyue Zhang, Chunlei Shi, Junfeng Zhang2026-08-24

💻 ciência da computação

A Cautionary Evaluation of LLMs for TLS Normative Requirement Classification

Este artigo avalia modelos de linguagem de grande escala para automatizar a classificação de requisitos normativos de TLS utilizando o NIST SP 800-52 Rev. 2, constatando que, embora métodos de ensemble alcancem 93,75% de acurácia, a confusão sistemática entre a linguagem "SHOULD NOT" (NÃO DEVE) e "MAY" (PODE) torna os atuais LLMs insuficientemente confiáveis para auditoria de conformidade autônoma.

Majid Mollaeefar, Riccardo Germenia, Salvatore Manfredi, Silvio Ranise2026-08-24

💻 ciência da computação

From obligation to enforcement: mapping EU AI Act and CRA cybersecurity requirements to technical controls for LLM-based autonomous agents

Este artigo preenche a lacuna entre as obrigações de cibersegurança orientadas a resultados da Lei de IA da UE e da Lei de Resiliência Cibernética e a implementação prática, mapeando suas disposições para controles técnicos concretos e evidências de verificação especificamente adaptados para agentes autônomos baseados em LLM.

Abayomi Ogayemi2026-08-24

💻 ciência da computação

Design and Evaluation of a Lightweight Real-Time Facial Expression Recognition System: A PyTorch Mini-Xception Implementation Trained on FERPlus.

Este artigo apresenta um sistema de reconhecimento de expressões faciais leve e em tempo real usando um modelo "Mini-Xception" personalizado em PyTorch treinado com o conjunto de dados FERPlus com ponderação de frequência inversa de raiz quadrada, que alcança uma acurácia de teste equilibrada de 75,40% e 30 FPS em um Apple M1 Pro sem exigir recursos significativos de GPU.

Debanjan Chakraborty2026-08-24

💻 ciência da computação

Task-Adaptive Calibration for Multimodal Long-Context Extension

Este artigo apresenta o Task-Adaptive Calibration (TAC), um módulo leve que combina a retificação cross-modal condicionada à tarefa com a redistribuição sensível à distância para melhorar significativamente a compreensão de contexto longo multimodal e a precisão da localização de evidências, mantendo um overhead computacional mínimo.

Xiang Li, Zhenning Guo, Ruiqi Liu2026-08-24

💻 ciência da computação

Topological Materialization of Deterministic Intelligence: Bypassing Energy-Latency Limits of Generative AI via Phase-Resonant Mersenne Lattice

Este artigo afirma ter realizado um sistema revolucionário de "IA Reprodutiva" que contorna os limites de energia e latência da IA generativa tradicional ao utilizar uma rede de Mersenne topológica e circuitos de ressonância de fase para alcançar a recuperação de inteligência determinística e de memória zero, com zero alucinações e consumo de energia drasticamente reduzido.

Min Ho Jung2026-08-24

💻 ciência da computação

MoEMory: Long-Term User Memory as a Routing Policy on Frozen Mixture-of-Experts Language Models

O MoEMory introduz um novo paradigma de memória de longo prazo para modelos de linguagem Mixture-of-Experts congelados que armazena informações por usuário como um viés de roteamento para ativar seletivamente capacidades existentes sem injetar novos tokens ou parâmetros, alcançando assim um vazamento quase nulo em consultas não relacionadas enquanto permanece ortogonal e complementar aos métodos tradicionais de memória baseados em injeção.

Chenxi He2026-08-24

💻 ciência da computação

AI-generated Academic Publications and Research Integrity: A Cross-National Analysis of Trends, Detection Methods, and Policy Responses (India vs. Global Standards, 2020-2026)

Este estudo transnacional (2020–2026) analisa o rápido aumento de submissões acadêmicas geradas por IA na Índia e globalmente, revelando taxas de vulnerabilidade comparáveis, mas lacunas políticas significativas na Índia, e propõe estruturas de detecção de métodos múltiplos e de responsabilidade institucional baseadas em evidências para salvaguardar a integridade da pesquisa.

JAINISH BHAGAT2026-08-24

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