💻 ciência da computação

How Fast, How Sure, and Where It Breaks: A Streaming Sequential-Decision Layer for Voice-Deepfake Detection under Real Telephony Codecs

Este artigo introduz uma camada de decisão sequencial de fluxo para detecção de deepfake de voz que, embora incapaz de melhorar a acurácia bruta sob codecs de telefonia reais, reduz significamente o erro de chamada comprometida ao alavancar a abstenção precoce baseada em confiança e destaca que a calibração deve ser adaptada a condições específicas de canal para evitar o excesso de confiança severo.

Ilja Semjonovs2026-08-14
💻 ciência da computação

Restoring the Neural-Symbolic Bridge via Execution-Grounded Reward Shaping in Large Language Models

Este artigo propõe o ReinKBQA, um framework de aprendizado por reforço que restaura a ponte neuro-simbólica em Grandes Modelos de Linguagem para o Questionamento de Base de Conhecimento ao alavancar recompensas multidimensionais fundamentadas em execução (via GRPO) para superar as limitações do ajuste fino supervisionado em linguagens formais com priors de pré-treinamento esparsos, alcançando o estado da arte em benchmarks de raciocínio complexo.

Zhengyu Lyu, Aziguli Wulamu2026-08-14
💻 ciência da computação

A Component-Based Multi-Tier Web Architecture for Enhancing ERP System Development Efficiency and Maintainability

Este artigo propõe e valida uma arquitetura web de múltiplas camadas baseada em componentes que integra o design orientado a objetos e a programação orientada a eventos para aumentar significativamente a eficiência, a manutenibilidade e a escalabilidade do desenvolvimento de sistemas ERP, demonstrando uma redução de 44% no esforço de desenvolvimento por meio de um estudo de caso prático.

Yonghua Li, Yan Zhang, AOli Jiao, Hongle Du, changqiang jing2026-08-14
💻 ciência da computação

GestureFM : Compact Latent Flow Matching for Low-Latency Co-Speech Body-Motion Generation

O GestureFM é um framework de Flow Matching latente compacto que permite a geração de movimento corporal co-discurso de baixa latência e alta qualidade ao comprimir poses SMPL-X em um espaço latente e empregar um suavizador leve para resolver descontinuidades de fronteira de fragmentos, alcançando uma qualidade de movimento competitiva com latência mínima no primeiro fragmento.

Jie Liu, Tianmei Sun, Zian Liu2026-08-14
💻 ciência da computação

A Bit of Freedom Goes a Long Way: Classical and Quantum Algorithms for Reinforcement Learning under a Generative Model

Este artigo propõe novos algoritmos clássicos e quânticos de aprendizado por reforço online para Processos de Decisão de Markov de horizonte finito e infinito sob um modelo generativo que evita paradigmas tradicionais, como o otimismo diante da incerteza, para computar diretamente políticas ótimas, alcançando limites de arrependimento melhorados, incluindo uma dependência polilogarítmica em relação aos passos de tempo para métodos quânticos.

Andris Ambainis, Joao F. Doriguello, Debbie Lim2026-08-14
💻 ciência da computação

mapgis2shp: an open-source Python reader for the MapGIS 6.x/67 binary vector formats, validated against the native export

Este artigo apresenta o **mapgis2shp**, uma biblioteca Python de código aberto que realiza a engenharia reversa dos formatos vetoriais binários não documentados do MapGIS 6.x/67 para convertê-los em dados geoespaciais padrão, alcançando uma validação quase perfeita em relação à exportação nativa do software proprietário em termos de geometria, atributos e sistemas de referência de coordenadas.

Shijie Li, Haiyang He, Xu Sun, Haoyang Qin, Xiaoyu Liu, Yilin Feng, Zengyun Zuo2026-08-14
💻 ciência da computação

PLFD-YOLO: A Lightweight Multi-Scale Detector for Power Line Defects in UAV Imagery

Este artigo apresenta o PLFD-YOLO, um detector multiescala leve que apresenta uma PAFPN de quatro cabeças com ramos de alta resolução, convoluções deformáveis e mecanismos de atenção especializados, o qual alcança precisão de estado da arte na detecção de defeitos em linhas de transmissão em imagens de UAV, mantendo simultaneamente uma alta velocidade de inferência adequada para implantação embarcada.

Shibo Gao, Ji Liu, Hongmei Fei, Xuening Liu, Jinghui Liu, Jiangpeng Li, Yao Zhang2026-08-14
💻 ciência da computação

Uncertainty-Aware Variational Quantum Feature Learning for Reliable High-Dimensional Classification

Este artigo apresenta o Aprendizado de Características Quânticas Variacionais com Consciência de Incerteza (UVQFL), um framework híbrido que aumenta a confiabilidade da classificação de alta dimensão ao integrar ponderação adaptativa de características e estimativa de incerteza na codificação quântica variacional, alcançando uma melhor acurácia de validação de 84,62% no conjunto de dados MNIST.

Syed Basha Shaik, Srihari Varma Mantena, Shaik Janbhasha, V. Malsoru, Ravikiran Reddy Kandadi, RADHAKRISHNAN S, Santhi T (…)2026-08-14
💻 ciência da computação

PSCD-GS: Role-Aware Perception-Structure Collaborative Densification for 3D Gaussian Splatting

Este artigo propõe o PSCD-GS, um novo framework que aprimora o 3D Gaussian Splatting ao integrar respostas perceptivas no espaço da imagem com evidências estruturais multivisão para permitir uma densificação colaborativa e consciente de papéis que melhora a preservação de texturas finas, contornos e estruturas delgadas, mantendo uma representação controlada.

Deyong Shang, Jiaxin Shi, Lianyu Mu2026-08-14
💻 ciência da computação

Architecture-Dependent Utility of Variational Quantum Gates in Recurrent Weather Forecasting: A Controlled QGRU–QLSTM Evaluation

Este estudo demonstra que a utilidade preditiva de portas quânticas variacionais em previsões meteorológicas recorrentes é dependente da arquitetura, com os GRUs Quânticos superando tanto os substitutos clássicos compactos quanto os exatos, enquanto os LSTMs Quânticos alcançam desempenho comparável aos seus equivalentes clássicos apenas quando equiparados em contagem de parâmetros e estrutura.

Abhishek Tiwari, Bhushan Kape, Pankaj Tyagi, Sachin Kumar, Geeta Singh2026-08-14