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💻 ciência da computação

Whose Art Counts? Model- and Prompt-Dependent Associations in Vision-Language Judgments of Museum Art

Este artigo introduz um protocolo de auditoria condicionado ao arquivo para avaliar como modelos de visão-linguagem e estruturas de prompt interagem com metadados de museus ao avaliar o valor artístico, demonstrando, por meio de um estudo de caso do Metropolitan Museum of Art, que prompts de "influência" produzem as diferenças baseadas em categorias mais consistentes, ao mesmo tempo em que destacam as limitações de generalização entre modelos e entre prompts.

Manpreet Singh, Nandakishor Reddy Pulagam, Rhythm Bhatia, Rahul Joshi2026-08-14
💻 ciência da computação

Improving Credit Card Fraud Detection Using Ensemble Machine Learning Techniques

Este artigo propõe uma estrutura robusta de detecção de fraude de cartão de crédito que combina Redes Adversárias Generativas (GANs) para abordar o severo desequilíbrio de classes com técnicas de aprendizado de máquina de conjunto, demonstrando que o modelo XGBoost resultante alcança um desempenho superior em recall, precisão e viabilidade em tempo real em um conjunto de dados de 76.900 transações.

Adel EL QASSOUARI, Ayoub CHAREF, Zahi JARIR2026-08-14
💻 ciência da computação

A Query-Centric Diagnostic Attention BLSTM Network for Short-Window ECG-Based Atrial Fibrillation Detection

Este estudo propõe uma rede de Atenção de Diagnóstico Centrada em Consulta (QDA-BLSTM) que aproveita consultas diagnósticas aprendíveis para capturar informações temporais complementares, demonstrando uma precisão e especificidade significativamente superiores aos modelos tradicionais CNN-BLSTM para a detecção de fibrilação atrial em sinais de ECG de janela curta.

Yang Li, Jianguo Chen, Manhong Shi2026-08-14
💻 ciência da computação

ECA LDNet A Dual Attention Network with Atmospheric Scattering Guidance for Single Image Dehazing

O artigo apresenta o ECA-LDNet, uma U-Net compacta de 1,48 milhão de parâmetros que integra a Atenção de Canal Eficiente livre de redução, atenção de pixel e um ramo de orientação de espalhamento atmosférico para alcançar desnebulização de imagem única de alta fidelidade com compensações de desempenho explicitamente caracterizadas.

Manpreet Singh, Rohith Reddy Bellibatlu, Sai Deekshith Lekkala, Rahul Joshi2026-08-14
💻 ciência da computação

Lightweight Faster R-CNN with Standalone BiFPN for Accurate Detection and Counting of Tuberculosis Bacilli in Ziehl-Neelsen Smear Microscopy

Este estudo apresenta um framework Faster R-CNN leve, aprimorado com um BiFPN autônomo, que alcança detecção e contagem de alta precisão de bacilos de tuberculose em microscopia de esfregaço de Ziehl-Neelsen, oferecendo uma solução de IA computacionalmente eficiente para acelerar o diagnóstico e reduzir a variabilidade no controle da tuberculose.

Mahasti Namira, Ridwan Wicaksono, Titik Nuryastuti2026-08-14
💻 ciência da computação

Temporal speckle enables probabilistic weights for uncertainty-aware photonic AI

Este artigo apresenta um processador fotônico ultrarrápido que aproveita o speckle temporal de luz de banda larga para codificar nativamente pesos probabilísticos, superando assim os gargalos computacionais das redes neurais bayesianas digitais e permitindo uma IA de alta velocidade e consciente de incertezas, capaz de classificação e detecção de fora da distribuição simultâneas.

Wolfram Pernice, Frank Brückerhoff-Plückelmann, Hendrik Borras, Shivaprasad Umesh Hulyal, Lennart Meyer, Xinru Ji, Jianq (…)2026-08-14
💻 ciência da computação

Hamiltonian Full Node Coverage Graph Attention Network with Fuzzy C-Means Superpixel Graph Learning for Banana Leaf Disease Classification

Este artigo propõe um novo framework combinando Redes de Atenção de Grafos de Cobertura Total Hamiltoniana com aprendizado de grafo de superpixel C-Means Difuso para alcançar uma classificação altamente precisa e confiável de doenças de folhas de bananeira, modelando efetivamente dependências espaciais locais e globais.

S Pavithra, P. S. Eliahim Jeevaraj2026-08-14
💻 ciência da computação

Failure-Aware Adaptive Inference Improves Reliability in Long-Horizon Language Model Agents

O artigo apresenta o Failure-Aware Adaptive Inference (FAAI), um framework que aproveita o conhecimento de falhas reutilizável por meio de recuperação adaptativa de memória, estimativa de risco e autocorreção proativa para melhorar significativamente a confiabilidade e as taxas de sucesso de agentes de modelos de linguagem de longo horizonte sem exigir treinamento adicional do modelo.

Youla Yang2026-08-14
💻 ciência da computação

Semantic Interoperability for Autonomous Data Ecosystems A Systematic Review of Technologies, Challenges, and Future Directions

Esta revisão sistemática avalia o papel da interoperabilidade semântica em ecossistemas de dados autônomos, destacando a adoção de ontologias e grafos de conhecimento ao mesmo tempo em que identifica desafios críticos, como heterogeneidade semântica, escalabilidade e a necessidade de avaliação padronizada em aplicações industriais.

Ashok R Nandah2026-08-14
💻 ciência da computação

Execution Grounded Multiagent Systems for Reliable Backend Code Generation with Large Language Models'

Este artigo apresenta o ExecuGraph, um framework configurável que demonstra que o feedback de execução é o principal motor para a melhoria da precisão na geração de código em grandes modelos de linguagem, enquanto mostra que adicionar a decomposição de papéis multiagente não proporciona nenhum benefício mensurável sobre loops de tentativa de um único agente, apesar de custos computacionais significativamente mais altos.

Sai Deekshith Lekkala, Jothi Prabha Appadurai, Rohith Reddy Bellibatlu, Manpreet Singh, Rahul Joshi2026-08-14