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💻 ciência da computação

Latent debt in PINNs with SIR Models: Dynamical Compensation and Topological Bottlenecks

Este artigo revela que as Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs) aplicadas a modelos SIR sofrem de "dívida latente" durante fases iniciais de crescimento exponencial, onde um panorama de perda plano e de posto deficiente permite que a otimização minimize os resíduos ao distorcer estados latentes não observados e propagar erros, resultando, em última análise, em soluções numericamente precisas com estimativas de parâmetros fundamentalmente incorretas.

Daniel Leto, Elizabeth Wanner, Roberto Alamino2026-08-19
💻 ciência da computação

Xender+: Enhancing Time Series Data Transmission via Historical Model Reuse

O Xender+ é um framework inovador que aumenta a eficiência da transmissão de dados de séries temporais ao substituir o retreinamento frequente de modelos online por uma biblioteca no lado da nuvem de modelos pré-treinados e agrupados por padrões para reutilização direta, alcançando, assim, menor latência de ponta a ponta e alta precisão de reconstrução em comparação com os baselines do estado da arte.

Bin Liu, Xuanfeng Liu, Ziguang Fu, Jian Liu2026-08-18
💻 ciência da computação

Resource-Aware Video Action Recognition Through Adaptive Temporal Sampling: An Efficiency–Accuracy Benchmarking Framework

Este artigo introduz uma estrutura de benchmarking consciente de recursos utilizando amostragem temporal adaptativa para avaliar as compensações entre eficiência e precisão no reconhecimento de ações em vídeo, demonstrando que a arquitetura R(2+1)D-18 reduz significativamente o consumo de energia enquanto mantém um desempenho estável através de variados orçamentos computacionais.

Nousheen Taj, Bharathi P.T.2026-08-18
💻 ciência da computação

Multimodal Deep Learning for Chest X-Ray Abnormality Classification and Interpretability through Demographic Feature Integration

Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo multimodal que integra imagens de radiografias de tórax com metadados demográficos utilizando uma arquitetura ConvNeXt Large, alcançando uma AUC média macro de 96,88% no conjunto de dados NIH ChestX-ray14 e demonstrando desempenho e interpretabilidade superiores em comparação com modelos existentes baseados apenas em imagens.

Sultan Mesfer Aldossary, Samia M. Abd-Alhalem, Magda M. Algameel, Noha E. El-Attar2026-08-18
💻 ciência da computação

Triple-Factorized attention framework with dynamic adaptive windowing for premature contraction classification

Este artigo propõe o HRDAWNet, uma nova estrutura de atenção que integra a Atenção Tri-Fatorada e o Janelamento Adaptativo Dinâmico para alcançar a precisão de estado da arte na classificação de contrações atriais e ventriculares prematuras, ao capturar efetivamente dependências espaço-temporais complexas e adaptar-se a informações contextuais dinâmicas.

Jibin Wang2026-08-18
💻 ciência da computação

Eliminating Setup Friction in PHP Web Development Labs Using Docker and DevContainers

Este artigo apresenta um estudo de caso de múltiplos semestres demonstrando que a substituição dos tradicionais ambientes de desenvolvimento PHP baseados em XAMPP por Docker e DevContainers em universidades de Barein reduz o tempo de configuração dos alunos em mais de 90% e diminui significativamente a carga cognitiva estranha, evitando assim que erros de configuração comprometam todo o curso.

Elham Eskandarnia Elham2026-08-18
💻 ciência da computação

Learning-Based Heuristic Dynamic Path Planning Using a Hop- Aware Graph Neural Network and ConvGRU

Este artigo propõe uma heurística baseada em aprendizado para planejamento de trajetória dinâmica que integra uma rede neural de grafo sensível a saltos (HopGNN) com uma unidade recorrente de porta convolucional (ConvGRU) para capturar efetivamente topologias espaciais de múltiplas escalas e mudanças ambientais temporais, demonstrando taxas de sucesso e eficiência de busca superiores a métodos existentes como GCN-A*, GAT-A* e D* Lite em ambientes de grade simulados.

Shijun Wang, Xingliu Hu, Haifei Si, Xinchen Shao, Xin Tong, Susu Gao, Tianhao Zhu2026-08-18
💻 ciência da computação

A Multi-Model, Multi-Domain Benchmark of Large Language Model Agreement with Humans and with Each Other in Sentiment Classification

Este artigo apresenta um benchmark multidomínio avaliando cinco grandes modelos de linguagem, um léxico baseado em regras e um transformer supervisionado contra anotações humanas, revelando que, embora modelos de alto nível como Claude Opus 4.7 e GPT-5.5 alcancem um forte alinhamento com humanos, persiste uma discordância significativa entre os modelos e com os rótulos humanos — particularmente em textos informais — demonstrando que a seleção do modelo impacta materialmente os resultados da classificação de sentimento.

Aneesh K Sajan2026-08-18
💻 ciência da computação

AST-Level Semantic Watermarking Framework for AI-Generated Code: Robust Provenance Attribution via Structural Invariants

Este artigo propõe um novo framework de marca d'água em nível de AST, agnóstico a modelos, que incorpora assinaturas criptograficamente verificáveis na topologia sintática de código gerado por IA por meio de mutações estruturais preservadoras de semântica, alcançando uma atribuição de proveniência robusta e superando significativamente os métodos existentes de nível de texto contra transformações comuns de código, como formatação, renomeação e injeção de código morto.

Alamin Abubakar Nataala2026-08-18