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💻 ciência da computação

TE-HQViT-Probs: Full-Probability Quantum Self-Attention Outperforms Expectation-Value Readout in Medical Image Classification.

Este estudo demonstra que a utilização de leitura de probabilidade total em vez de medições de valor de expectativa em um modelo compacto de autoatenção quântica híbrida pode melhorar o desempenho da classificação de imagens médicas em conjuntos de dados específicos, destacando o design de leitura como um fator arquitetural crítico, ao mesmo tempo em que observa que as descobertas ainda não estabelecem vantagem quântica ou prontidão clínica.

Thanh Phong Nguyen2026-08-18
💻 ciência da computação

Mutation Testing of Task-Scoped State Oracles in Software-Agent Benchmarks: A Cross-Benchmark Empirical Study

Este artigo apresenta um protocolo de teste de mutação determinístico que revela que oráculos de escopo de estado em benchmarks de agentes de software rejeitam efetivamente falhas de estado prejudiciais e variações benignas de esquema, ao mesmo tempo em que identifica falsos negativos específicos no ToolSandbox, onde os avaliadores falham em detectar efeitos colaterais persistentes não pretendidos apesar de pontuações inalteradas.

Shengyao Sun2026-08-18
💻 ciência da computação

Misbehavior Detection in Internet of Vehicles: A Multi-Dimensional Survey

Este levantamento apresenta uma taxonomia multidimensional abrangente para detectar comportamentos inadequados em Sistemas de Transporte Inteligentes Cooperativos, mapeando metodologias avançadas como aprendizado federado e blockchain para desafios do mundo real, ao mesmo tempo em que aborda as ameaças emergentes da IA Generativa e delineia direções futuras para mecanismos de defesa resilientes e preservadores de privacidade.

NARENDRA Dewangan, Mounira Msahli2026-08-18
💻 ciência da computação

Experimental Realization of a Zero-RAM, Battery-Free 3.0mm Reversible Computing Platform Circumventing Landauer's Limit for Sustainable Global Climate Mitigation

Este artigo afirma apresentar uma plataforma de computação reversível de 3,0 mm sem bateria e revolucionária que contorna o limite de Landauer e elimina a necessidade de RAM física e redes tradicionais ao utilizar recuperação de carga adiabática e ressonância quântica, alcançando, supostamente, consumo de energia próximo de zero, síntese instantânea de modelos de IA e imunidade total a ameaças ambientais e de segurança.

Min Ho Jung2026-08-18
💻 ciência da computação

Predicting Pathogen Emergence Using a Spatiotemporal Graph Neural Network and Explainable AI Approach

Este estudo propõe uma estrutura que integra Redes Neurais de Grafos Espaciotemporais com IA Explicável para prever com precisão os riscos de emergência de patógenos utilizando um banco de dados de epidemias humanas, alcançando um desempenho superior em relação aos modelos de linha de base ao quantificar a incerteza e identificar os principais fatores determinantes para permitir intervenções de saúde pública proativas.

Oreofe Jolaolu, Okoh J.C2026-08-18
💻 ciência da computação

Signed Layer-Level Evidence in Transformer Predictions, and a Diagnostic for When It Applies

Este artigo introduz o Language Evidence Flow (LEF) para decompor as previsões de Transformers em evidências por camada com sinal e propõe o ScopeGate, uma ferramenta de diagnóstico baseada em permutação que revela as limitações específicas de modelo e de tarefa dos detectores de erro existentes, demonstrando que nenhuma métrica única prevê universalmente a falha do modelo.

Jeffery Opoku, David Banahene2026-08-18
💻 ciência da computação

A Quantum-Inspired Ensemble Learning Framework for Multi-Class Respiratory Disease Diagnosis

Este artigo apresenta o Quantum-Cognitive Fusion (Q-CogFusion), um novo framework de aprendizado de conjunto inspirado em mecânica quântica que integra emaranhamento de características, balanceamento de classes consciente da geometria e agregação baseada em atenção para alcançar o diagnóstico multiclasse de alta precisão de doenças respiratórias em dados clínicos desbalanceados.

Francis Ofoma Eze, Wang QingXian, Chidi Daniel Chukwu, Attah Festa Kosisochukwu, David Ocho Audu, Eze Franklin ThankGod (…)2026-08-18
💻 ciência da computação

Buddhist, Yogic, and Vedic Contemplative Principles in AI Model Prompting: A Pilot Study

Este estudo piloto demonstra que o direcionamento de grandes modelos de linguagem com princípios contemplativos das tradições budista, védica e iogue aumenta significativamente sua segurança, alinhamento ético e qualidade cooperativa em comparação com bases não contemplativas, oferecendo uma intervenção de baixo custo, agnóstica à tradição e que não requer o retreinamento do modelo.

Steve Haberlin, Satyam Tiwari, Shiva Jahani2026-08-18