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💻 ciência da computação

Routing by Hurst: Matching Decomposed Modes to Inductive Biases for Time-Series Learning

O artigo propõe o HRMN, um novo framework de aprendizado de séries temporais que mimetiza o processamento hierárquico do córtex de primatas ao decompor sinais em modos intrínsecos via EEMD, roteando componentes transientes e persistentes para ramos especializados de TCN e Transformer com base em seus expoentes de Hurst, e alcançando desempenho de estado da arte em tarefas de classificação, regressão e detecção de anomalias com significativamente menos parâmetros do que modelos existentes.

Yiwei Shi2026-08-12
💻 ciência da computação

Nonparametric domain adaptation for multimodal connoisseurship of Buddhist statuary across dynasties (ChronoStyleNet2.0)

O ChronoStyleNet 2.0 é um sistema não paramétrico e multimodal projetado para auxiliar especialistas na documentação, datação e interpretação de estatuária budista através das dinastias chinesas, ao alavancar o uso de prompts estruturados e geração aumentada por recuperação, demonstrando um forte desempenho em análise estilística e datação, enquanto serve como um auxílio rastreável em vez de um substituto para o julgamento especializado.

Zike YU, Jia Xing, Lin Zhao, Du Lei, Linfeng Chen, Yurui Han, Wei Ren2026-08-12
💻 ciência da computação

Quantum Key Search Algorithms under Side-channel Attack

Este artigo propõe um algoritmo de busca de chave quântica aprimorado que aproveita distribuições de erro induzidas por ataques de canal lateral para alcançar um ganho superquadrático sobre métodos clássicos e superar abordagens quânticas existentes, como a de Glaser, ao mesmo tempo em que aborda desafios de preparação de estado de entrada por meio de uma implementação eficiente de estados de Dicke.

Yunteng Yang, Jianhong Shi, Hailong Zhang, Hongwei Li, Xiangqun Fu, Yonghui Yang, Yubing Zhu, Yanyang Zhou2026-08-12
💻 ciência da computação

Conditional Generation of Overlapping Mixed-type Wafer Bin Map Defects via Feature-wise Linear Modulation

Este artigo propõe a Wafer Conditional Generative Network (WCGN), uma estrutura que integra a Modulação Linear por Características (Feature-wise Linear Modulation) em uma arquitetura U-Net para gerar máscaras de nível de pixel interpretáveis para defeitos sobrepostos de tipos mistos em mapas de bins de wafers, superando, assim, os métodos de estado da arte em precisão de segmentação e apoiando o diagnóstico com engenheiro no ciclo (engineer-in-the-loop) na manufatura de semicondutores.

Jaejoon Choi, Younghoon Kim2026-08-12
💻 ciência da computação

TCGA-Informed Digital Twins for Safe Offline Reinforcement Learning in Chemotherapy Dose Optimization

Este artigo apresenta uma estrutura de gêmeo digital informada pelo TCGA que utiliza o aprendizado por reforço offline SafeCQL para otimizar políticas de dosagem de quimioterapia ao equilibrar explicitamente o controle tumoral contra restrições de segurança fisiológica dentro de um ambiente de simulação pré-clínica transparente.

Haoxuan Song, Yongliang Jia2026-08-12
💻 ciência da computação

Action-masked deep Q-learning for optimizing full-length and short-turn urban rail services

Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado por reforço Q profundo com máscara de ação para otimizar os serviços ferroviários urbanos ao selecionar dinamicamente entre padrões de extensão total e de curto percurso, o que reduz significativamente o tempo de espera dos passageiros e aumenta a capacidade de serviço em comparação com políticas tradicionais fixas ou baseadas em limiares, garantindo simultaneamente a viabilidade operacional.

Yibo Wang, Zhengfeng Ma, Rongjie Chen2026-08-12
💻 ciência da computação

Traffic flow forecasting with explicit priors and prior-conditioned adaptive fusion

Este artigo propõe um framework de previsão de fluxo de tráfego que separa explicitamente observações dinâmicas de priors estruturais e periódicos, integrando-os por meio de um novo mecanismo de Fusão Adaptativa Condicionada por Priors (PCAF) para alcançar precisão de estado da arte em múltiplos conjuntos de dados.

Peibei Jiang, Xiang Gu, Yuxiang Guo, Jing Wen, Dongjie Wang2026-08-12
💻 ciência da computação

Reliability-Aware Sensor Fusion via Bidirectional Diffusion for Robust Robot Odometry

Este artigo apresenta o PUD–DIKF, um sistema de odometria LiDAR–RGB–D–IMU consciente da confiabilidade que utiliza um Tensor de Incerteza de Predição derivado de difusão bidirecional para adaptar dinamicamente as covariâncias do filtro de Kalman, prevenindo assim que medições degradadas dominem as atualizações de estado e alcançando uma precisão de trajetória superior em múltiplos benchmarks.

Workagegn Tatek Asfu, Shoukun Wang, Long Zhenhai2026-08-12