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💻 ciência da computação

Construction of Collaborative Cultivation Mechanism for Internationalized Talents: Parallel Scheduling of Global Educational Resources Based on IACO-SFLA Algorithm

Este artigo propõe um algoritmo híbrido IACO-SFLA aprimorado para otimizar o escalonamento paralelo de recursos educacionais globais, demonstrando, por meio de simulações e análise empírica, que esta abordagem melhora efetivamente a colaboração na formação de talentos internacionais ao reduzir atrasos em tarefas e apoiar mecanismos educacionais multidimensionais.

Yan He2026-08-19
💻 ciência da computação

A Neurosymbolic Multiagent Framework for Culturally Responsive Personalised Explainable and Fair AI Tutoring

Este artigo conceitual introduz o KAIROS, um framework neurosimbólico multiagente que assegura uma tutoria de IA culturalmente responsiva, justa e explicável ao desacoplar formalmente as decisões pedagógicas da apresentação cultural dentro de um processo de tomada de decisão restrito, enquanto especifica um protocolo de avaliação rigoroso para validar suas garantias teóricas sem apresentar resultados empíricos.

Nikita Srivastava, Deepa Mehta2026-08-19
💻 ciência da computação

PriseBot - A chatbot to assist in the development of iStar Extensions

Este artigo apresenta o PriseBot, um agente conversacional impulsionado por IA que utiliza tecnologias de PLN e RAG para guiar os usuários através do processo PRISE para o desenvolvimento de extensões iStar, demonstrando sua eficácia e usabilidade por meio da criação da extensão iStar4Bot e estudos de validação envolvendo tanto pesquisadores novatos quanto experientes.

Erlânio Freire, Enyo Gonçalves, Marcos Oliveira, Eduardo Oliveira2026-08-19
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Extremal Statistics of Natural Images Reveal Blur Kernel Scale: A Self-Calibrating, Training-Free Theory for Blind Deconvolution

Este artigo apresenta uma teoria de autocalibração livre de treinamento para deconvolução cega que deriva um estimador de forma fechada para a escala do núcleo de desfoque ao aproveitar a estatística de valores extremos de imagens naturais e a propriedade aditiva de raios de núcleos, alcançando precisão superior e desempenho de desfoque downstream em comparação com heurísticas existentes e baselines supervisionados.

Md Hasibuzzaman2026-08-19
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A Hybrid Quantum Classical Optimization Framework for Pickup and Delivery Problems with Parcel Lockers Using Quantum Graph Attention Networks

Este artigo apresenta o Q-PDPL, um framework de otimização híbrido quântico-clássico que integra VQE, QAOA e Redes de Atenção em Grafos Quânticos dentro de um esquema de decomposição de Dantzig-Wolfe para resolver eficientemente Problemas de Coleta e Entrega com Armários de grande escala e estocásticos, demonstrando redução de custo e escalabilidade superiores em comparação com algoritmos clássicos.

Aqdas Shehzad, Zhao Dong Xu, Muhammad Aurangzeb, Wang Xiu-Xin, Muhammad Akbar, Tarek Salem Abdennaji, Aymen Flah2026-08-19
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Semantic-Retrieval-Reasoning Pipeline: A Hybrid Large Language Model Framework for Intent-Aware and Explainable Bundle Recommendation

Este artigo propõe o Pipeline de Semântica-Recuperação-Raciocínio (SRRP), um framework híbrido de LLM que aprimora as recomendações de pacotes de compras ao detectar necessidades de múltiplos interesses do usuário para gerar pacotes de produtos diversos, explicáveis e de tamanho otimizado, com nomenclatura e raciocínio alinhados ao ser humano.

Andy Maulana Yusuf, Adiwijaya Adiwijaya, Agung Toto Wibowo, Z. K. A. Baizal2026-08-19
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If a Broken Mirror Could Be Made Whole Again: A Two-Stage Method Combining Structural Reconstruction and Texture Refinement for Restoring Ancient Chinese Bronze Mirrors

Este artigo propõe o framework de Restauração Decoupled Diffusion-GAN (D2R), um método de dois estágios que combina reconstrução estrutural e refinamento de textura para restaurar eficazmente espelhos de bronze com padrões de montanhas da China antiga ao impor suas regularidades geométricas rígidas, superando assim modelos de inpainting genéricos e fornecendo uma ferramenta não invasiva para análise arqueológica.

jun guan, qian jia, jianming zhang, yang li2026-08-19
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Mutual Lateral Prediction for Locally Trained Spiking Neural Networks

Este artigo introduz o MPC-SNN, uma nova rede neural pulsante convolucional que alcança a precisão de estado da arte no benchmark DVS128 Gesture através de um aprendizado estritamente local e livre de retropropagação, ao permitir que os neurônios prevejam as entradas feedforward de seus pares por meio de uma matriz de pesos laterais aprendida.

Nitesh Kamanuru Purushotham, Pranav Kulkarni2026-08-19
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Federated Model Optimization for Real-Time Big Data Analytics in Smart Drug Delivery Edge Devices

Este artigo propõe uma estrutura de Otimização de Modelo Federado (FMO) que integra compressão de gradiente, agregação ponderada por confiabilidade e arquiteturas neurais conscientes de hardware para permitir a detecção de anomalias em tempo real, com baixa latência e preservação de privacidade, para dispositivos de borda de administração inteligente de medicamentos, superando, assim, as limitações das abordagens convencionais centradas na nuvem.

Vipul Gamit, Jyotiranjan Mohanty, Lakshmi R Kannaujiya, Sumit Kumar Kushwaha, Vidhi Raj, Basathiya Rabiya Alimohomad2026-08-19
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Achieving Pareto-Optimal Sequencing for Real-Time Database Synchronization via Strategy-Level Reinforcement Learning

O artigo propõe o UniPAS, uma estrutura de aprendizado por reforço em nível de estratégia que elimina o gargalo do classificador na sincronização de bancos de dados ao incorporar a consciência de urgência diretamente na função de recompensa, permitindo que uma rede Q profunda navegue dinamicamente pela fronteira de Pareto entre equidade e urgência sem depender de categorização grosseira de eventos.

Mingqi Wu, Guoying Lin, Jingxu Yang, Yuan Ai, Guang Zeng, Jitian Li, Datong Chen2026-08-19