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💻 ciência da computação

Framework for Grounding Healthcare LLMs in a Causal Knowledge Graph: A Cardiovascular Example

Este artigo propõe e valida uma estrutura de avaliação reprodutível e centrada em grafos que fundamenta LLMs de saúde em um grafo de conhecimento causal, demonstrando, por meio de um piloto cardiovascular, que a integração de asserções causais no contexto do modelo melhora significativamente o raciocínio sobre intervenções, mecanismos e evidências em comparação com abordagens não fundamentadas.

Ummara Mumtaz, Aimen Noor, Awais Ahmed2026-08-20
💻 ciência da computação

OmegaUse-SOP: SOP Engineering for Professional Computer Use from Human Demonstrations

Este artigo apresenta o OmegaUse-SOP, um sistema de human-in-the-loop que transforma demonstrações de especialistas em habilidades de Procedimento Operacional Padrão (SOP) reutilizáveis e específicas de domínio para agentes de GUI, melhorando significativamente sua confiabilidade em ambientes profissionais complexos, como fluxos de trabalho de simulação fotovoltaica.

Yixiong Xiao2026-08-20
💻 ciência da computação

Artificial Intelligence-Driven Flight Disruption Management: A Scoping Review and Critical Evidence Synthesis for Predictive Decision Support in Airline Operations Control Centers

Esta revisão de escopo sintetiza evidências sobre o gerenciamento de interrupções de voo impulsionado por IA, revelando que, embora os métodos preditivos e matemáticos de recuperação sejam maduros, permanece uma lacuna crítica na tradução de previsões de alta precisão em suporte à decisão viável, explicável e consciente de incertezas para Centros de Controle de Operações Aéreas do mundo real.

Jamil Akhtar2026-08-20
💻 ciência da computação

How Do Rendering Optimization Techniques Balance Visual Fidelity, Computational Performance, and Educational Usability in Virtual Reality Systems? A Systematic Review

Esta revisão sistemática analisa como as técnicas de otimização de renderização equilibram fidelidade visual, desempenho computacional e usabilidade educacional em realidade virtual, revelando que a operação estável de alta taxa de quadros com detalhes moderados frequentemente apoia a aprendizagem de forma mais eficaz do que o realismo máximo, ao mesmo tempo em que destaca lacunas críticas em benchmarks entre dispositivos e na validação específica para a educação.

Thom luis2026-08-20
💻 ciência da computação

Demand Forecasting for Internet Bandwidth using Machine Learning to Enhance Resource Management in Nepal

Esta pesquisa propõe o desenvolvimento e a implementação de modelos avançados de aprendizado de máquina para prever com precisão a demanda de largura de banda de internet no Vale de Kathmandu, no Nepal, permitindo que os ISPs otimizem a alocação de recursos, mitiguem o congestionamento de rede e melhorem a qualidade geral do serviço por meio da tomada de decisão baseada em dados.

Sachin Maharjan, Shankar Ghimire2026-08-20
💻 ciência da computação

Meaningful Ambiguation as a Generative Mechanism in Language Model Architectures

Este artigo propõe e valida experimentalmente uma intervenção arquitetônica chamada "ambiguidade significativa", que aplica um transform inspirado na teoria estética a pipelines de modelos de linguagem para gerar saídas que alcançam simultaneamente alta diversidade, coerência estrutural e localidade da semente — capacidades que métodos de amostragem padrão, como ajustes de temperatura, não conseguem replicar.

Richard Taylor2026-08-20
💻 ciência da computação

SkeletonGraph: A Zero-LLM Structural Retrieval Engine for Coding Agents, and Why Its Gains Land in the Cost Tail, Not the Median

Este artigo apresenta o SkeletonGraph, um mecanismo de recuperação estrutural que melhora significativamente a localização de código em nível de função e reduz custos para agentes de codificação na cauda cara das distribuições de tarefas, mas falha em reduzir os custos medianos ou aumentar as taxas de resolução porque sua eficácia é limitada pela familiaridade com o repositório e não pode substituir o próprio aprendizado do agente ao ler código.

Yash Doke2026-08-20
💻 ciência da computação

Ask Twice, Look Twice: Training-Free Consistency Filtering for Reliable Medical VQA

Este artigo apresenta o "Ask Twice, Look Twice", uma estrutura de filtragem de consistência livre de treinamento e agnóstica a modelos que utiliza o aumento de perguntas semanticamente equivalentes e perturbações visuais para aumentar significativamente a confiabilidade e a fidedignidade de sistemas de Resposta Visual a Perguntas Médicas em ambientes clínicos sem exigir treinamento adicional do modelo.

Yongpei Ma, Zhuoran Duan, Pengyu Wang, Adam G. Dunn, Usman Naseem, Jinman Kim2026-08-20
💻 ciência da computação

Open Sign Bibles (OSB): An Open-Access Multilingual Sign Language Bibles Dataset

Este artigo apresenta o Open Sign Bibles (OSB), o maior conjunto de dados multilíngue legalmente livre de encargos de seu tipo, compreendendo mais de 700 horas de vídeos de Bíblias em licença aberta em 20 línguas de sinais alinhadas com texto paralelo em mais de 800 línguas faladas para facilitar a pesquisa de recuperação multimodal e aprendizado contrastivo.

Colin Leong, Joshua Nemecek, Kavitha Raju, Joel Mathew, Vijayan Asari, Elisabeth Leong2026-08-20
💻 ciência da computação

Deep Reinforcement Learning Framework for Multi-UAV Collision-Free Navigation and Cooperative Control

Este artigo propõe uma estrutura de Aprendizado por Reforço Profundo baseada em Otimização de Política Próxima que permite que múltiplos UAVs naveguem autonomamente em ambientes urbanos complexos, evitando colisões de forma eficaz e cooperando para alcançar alvos tanto em cenários estáticos quanto dinâmicos.

Jailsingh Bhookya, Abhishek Mondal, Suvam Das2026-08-20