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Automating data splitting and hyper-parameters tuning in an Echo State Network-based model for Dynamic Aperture prediction

Este artigo investiga o impacto de diferentes estratégias de particionamento de dados no desempenho de Redes de Estado de Eco para a predição da Abertura Dinâmica em anéis de armazenamento de hádrons, explorando especificamente a automação do limite de divisão entre treinamento e teste usando a derivada de leis de escala analíticas derivadas do teorema de Nekhoroshev.

Quentin Bruant, Barbara Dalena, Massimo Giovannozzi, Maxime Casanova2026-08-13

💻 ciência da computação

Reliability-Weighted Spectral Allocation with Full Spectral Cores for Parameter-Efficient Visual Fine-Tuning

Este artigo propõe um método de alocação espectral ponderada por confiabilidade que determina automaticamente a contagem e as localizações de parâmetros específicos para cada tarefa usando evidência baseada em gradiente, permitindo o ajuste fino visual eficiente em parâmetros com núcleos espectrais completos que superam a sondagem linear enquanto não requer orçamentos de posto especificados pelo usuário.

Ba Ty Dang, Kim Huong Tran, Thi Uyen Nguyen2026-08-13

💻 ciência da computação

Eco-Conscious Master Production Scheduling Under Dual Uncertainty: A Hybrid Approach Using Machine Learning and Stochastic Optimization

Este artigo propõe uma estrutura híbrida de "predição e otimização" que integra modelos de aprendizado de máquina LSTM e LightGBM com otimização estocástica de dois estágios para permitir um escalonamento de produção ecoconsciente e de custo-benefício, que se adapta dinamicamente à volatilidade dos preços de energia e à demanda incerta, reduzindo, assim, os custos operacionais e as emissões de Escopo 2 ao mesmo tempo em que aproveita preços de eletricidade negativos.

Wiam ALAMI CHENTOUFI, Amine ZITOUNI, Abdellah El BARKANY2026-08-13

💻 ciência da computação

SFTeAST: Integrating Structure, Frequency and Temporal Signals for Temporal Knowledge Graph Completion

O artigo propõe o SFTeAST, um novo modelo de Completude de Grafo de Conhecimento Temporal que integra similaridade estrutural, codificação temporal de complexo espiral e filtragem de frequência histórica para inferir fatos ausentes de forma eficiente, ao mesmo tempo em que aumenta a generalização e reduz a interferência de ruído em cenários esparsos.

Baohua Qiang, Qingfan Deng, Hong Zheng, Shihao Zhang, Ruidong Chen, Haoran Chen, Shaoni Mao2026-08-13

💻 ciência da computação

An open AI system for dermatology tasks

O artigo apresenta o UniDerm, um modelo de fundação dermatológica de código aberto treinado inteiramente com dados públicos por meio de uma nova abordagem de aprendizado contrastivo de denoising de supervisão que alcança precisão diagnóstica de nível especialista através de diversos tons de pele e benchmarks globais, oferecendo uma alternativa reprodutível e equitativa aos sistemas proprietários.

Hong-Yu Zhou, Linwei Chen, Lijun Liu, Ying Fu, Meng Tian, Zhishou Zhang, Hengfu Cui, Qiang Ju, Qianxi Li, Jungong Han, Y (…)2026-08-13

💻 ciência da computação

Can One Agent Restore Another? Multi-Agent Verification Through Independent Constraint Sources

Este estudo demonstra que, embora modelos de linguagem maiores possam se recuperar independentemente de instruções conflitantes, um agente acoplado menor consegue restaurar o comportamento de um parceiro perturbado apenas quando o histórico do parceiro carece da instrução conflitante, fornecendo evidências de que a confiabilidade distribuída em sistemas multiagentes advém de fontes de restrição parcialmente independentes, em vez de mero volume de geração.

Simin Yuan2026-08-13

💻 ciência da computação

From Human Approval to Current Authority: Adaptive Runtime Governance at the Execution Boundary of AI-Enabled Organizational Workflows

Este estudo propõe a Governança Adaptativa em Tempo de Execução (ARG) como um framework para abordar a lacuna ética entre as aprovações humanas registradas e a autoridade de execução atual em fluxos de trabalho de IA, demonstrando, por meio de um protótipo determinístico, que a revalidação da autorização e das condições de política imediatamente antes da execução pode tecnicamente impor autoridade humana atribuível.

Maria Kollia2026-08-13

💻 ciência da computação

Ethical Field Theory: Computational Foundations and Philosophical Extensions

Este artigo apresenta a Teoria de Campo Ético (EFT) como um arcabouço matemático unificado para o alinhamento de IA que modela a regulação ética como um sistema dinâmico contínuo governado por equações de campo não lineares, enquanto simultaneamente une a computação formal a seis tradições filosóficas e estabelece sete previsões testáveis para validar seu rigor científico sem confundir analogia matemática com realidade física.

Ali Moslemi Tabrizi2026-08-13

💻 ciência da computação

Late Delivery Risk Prediction in Supply Chain: Moving from Reactive to Proactive Delay Management

Este artigo apresenta uma solução de Machine Learning para a APL Logistics que utiliza um classificador Random Forest treinado em dados históricos e tecnologia SMOTE para prever riscos de atraso na entrega, permitindo que a equipe de operações mitigue atrasos proativamente por meio de um dashboard Streamlit.

Awinash Kumar2026-08-13

💻 ciência da computação

Geometric Indexing Does Not Improve Versioned Memory Retrieval: Three Pre-Registered Negative Results and a Silent Total-Failure Mode

Este artigo demonstra, através de três experimentos pré-registrados, que o indexamento geométrico falha em melhorar a recuperação de memória versionada porque o deslocamento artificial no espaço de incorporação causa uma deriva ilimitada em relação às consultas, enquanto a resolução de correferência permanece essencial, visto que correções elípticas brutas são irrecuperáveis e levam à falha total silenciosa.

Maximiliano Rodrigo Speranza2026-08-13

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