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💻 ciência da computação

SHAP and LIME Explainability in Financial Machine Learning: A Systematic Review of Methods, Evaluation Gaps, and Barriers to Deployment

Esta revisão sistemática de 297 estudos revela que, embora o SHAP e o LIME sejam amplamente adotados para explicabilidade em aprendizado de máquina financeiro — particularmente para modelagem de crédito —, eles sofrem de uma falta crítica de avaliação formal, com apenas 9,1% dos artigos avaliando a qualidade da explicação, destacando uma necessidade urgente de padrões mais fortes de validação e implementação para garantir a conformidade regulatória e a confiança.

Manpreet Singh, Akshatha Srikantha, Keshav Kaushik, Prajwal Bajpai2026-08-18
💻 ciência da computação

Predicting Vocabulary Acquisition in EFL Learners Using Machine Learning Models

Este estudo demonstra que, embora a IA generativa aumente significativamente a aquisição de vocabulário em alunos de EFL em comparação com o ensino convencional, modelos de regressão linear que dependem primordialmente de indicadores linguísticos superam algoritmos complexos de aprendizado de máquina e métricas comportamentais na previsão desses ganhos de aprendizagem.

Ahmed Braima, Jamal Hussien2026-08-18
💻 ciência da computação

Quantum-Resilient Identity-Aware Communication for Edge IoT Using Self-Supervised DINOv2 and Graph-Siamese Learning

Este artigo propõe uma arquitetura de comunicação resiliente ao quantum e consciente de identidade para IoT de borda que utiliza codificadores visuais DINOv2 congelados combinados com Redes Neurais Siamesas e de Grafos para verificar participantes via embeddings quantizados, garantindo sessões seguras, de baixa latência e de largura de banda eficiente para aplicações críticas como telepresença e saúde remota.

KUMARAN P, Balachander T2026-08-18
💻 ciência da computação

A Priority-Aware Intelligent Task Offloading Framework for Autonomous Vehicles in Vehicular Edge Computing Using Deep Reinforcement Learning

Este artigo propõe uma estrutura impulsionada por IA para Computação de Borda Veicular que integra Aprendizado por Reforço Profundo para o descarregamento de tarefas com consciência de prioridade e previsão de recursos baseada em LSTM para otimizar dinamicamente a execução de tarefas e reduzir o tempo de resposta em 31,2% em comparação com métodos existentes.

Sorayya Gharavi, Seyed Morteza Babamir2026-08-18
💻 ciência da computação

Boundary-Gate Collaborative Enhancement GeoVis-GNN for Joint Segmentation and Label Recognition of Video Human-Object Interactions

Este artigo propõe o BGCE-GeoVis-GNN, um novo framework que aumenta a estabilidade da segmentação e reconhecimento conjuntos de interação humano-objeto em vídeo ao introduzir um módulo de contorno auxiliar e restrições colaborativas para mitigar deslocamentos de contorno e descontinuidades de rótulos causados por transições fracas, alcançando melhorias significativas de desempenho nos conjuntos de dados MPHOI-72 e CAD-120.

Lele Yuan, Pengyu Liu, Kebin Jia, Yunjie Huang, Jiaqi Wang, Ziming An2026-08-18
💻 ciência da computação

Columnar-Embedder: A Biologically Inspired Cortical Architecture for Binary Sparse Distributed Graph Representations

Este artigo introduz o Columnar-Embedder, uma arquitetura de inspiração biológica que utiliza aprendizado Hebbiano local em caminhadas aleatórias de fluxo para gerar representações de grafos distribuídas, binárias e esparsas e robustas, capazes de desempenho competitivo em classificação de nós e predição de links sem exigir retropropagação ou sofrer de esquecimento catastrófico.

Mohamed Abidalrekab, Dan Hammerstrom2026-08-18
💻 ciência da computação

ViTone: A Diagnostic Benchmark for Tonal Faithfulness in Vietnamese Text-to-Speech

Este artigo apresenta o ViTone, um benchmark de diagnóstico e um protocolo de avaliação pré-registrado projetado para avaliar diretamente a fidelidade tonal em sistemas de texto para fala em vietnamita ao combinar estímulos de pares mínimos, uma Taxa de Erro de Tom calibrada por ASR e análise de nível de pistas de F0 e laringalização, abordando as limitações das métricas existentes que falham em capturar as distinções tonais contrastivas da língua.

Thanh-Son Phan, Muon Ha2026-08-18
💻 ciência da computação

Automatic Hint Generation and Evaluation for Reasoning Questions

Este artigo investiga o ajuste fino de grandes modelos de linguagem para a geração automática de dicas em tarefas de raciocínio ao comparar quatro estratégias de prompting em três modelos, avaliando a qualidade das dicas com um novo conjunto de métricas e demonstrando que a fusão de conjuntos de dados guiada por métricas produz melhorias consistentes em convergência e familiaridade, ao mesmo tempo que preserva a relevância e minimiza o vazamento de respostas.

Proloy Kanti Roy2026-08-18