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💻 ciência da computação

PatchMamS2S: A Mamba-based Multivariate Time Series Forecasting Model in Power Domain with Patch Mining via Prior-based Weight Fusion

Este artigo propõe o PatchMamS2S, um modelo de previsão de séries temporais multivariadas leve baseado em Mamba-2, adaptado para o domínio da energia, que combina mineração de patches, fusão de pesos guiada por priors físicos e uma arquitetura Seq2Seq eficiente para superar os compromissos entre precisão e recursos dos modelos universais existentes.

Yuhan Lin, Haoyuan Ouyang, Hongyu Chen, Liping Xiong, Zhiyong Hong, Zhishuang Wang2026-08-12
💻 ciência da computação

BioKG Explorer: Interactive Visual Analytics for Biomedical Knowledge Graph Exploration over PrimeKG

O BioKG Explorer é uma aplicação web de código aberto e full-stack que possibilita análises visuais interativas e sem código (no-code) e geração de hipóteses sobre o grafo de conhecimento biomédico de larga escala PrimeKG, combinando travessia de grafos baseada em Neo4j, análises específicas de doenças e explicações de caminhos por meio de modelos de linguagem de grande escala dentro de uma interface baseada em navegador.

Faizan Faisal2026-08-11
💻 ciência da computação

Combining Generative AI and Knowledge Graphs in an Agent-Based Framework for Explainable Industrial Plant Intelligence

Este artigo propõe uma estrutura multiagente modular que integra mineração de processos, Grafos de Conhecimento atualizados dinamicamente e Grandes Modelos de Linguagem com geração aumentada por recuperação para permitir uma análise semântica e explicável de processos de produção industrial e cadeias de suprimentos, reduzindo, assim, o esforço manual e potencializando a tomada de decisão humana na transição para a Indústria 5.0.

Marco Gotelli, Filippo Ghisi, Matteo Mangini, Fabrizio Barpi, Antonio Giovannetti2026-08-11
💻 ciência da computação

A Topology-Driven Quantum Suitability Estimator for Hybrid QAOA–Classical Pipelines

Este artigo introduz o QSE, um estimador orientado pela topologia que utiliza características de grafos em tempo polinomial para prever a lacuna de desempenho esperada de heurísticas clássicas em relação às soluções exatas de Max-Cut, permitindo um pipeline híbrido para rotear dinamicamente subgrafos para algoritmos quânticos, heurísticas clássicas ou revisão humana, enquanto documenta correções de engenharia críticas que garantiram a validade física das simulações de QAOA subjacentes.

Rohan Boddu2026-08-11
💻 ciência da computação

A Multi-Modal Learning Analytics Framework for Academic Early Warning and Student Risk Prediction in Higher Education

Este estudo propõe e valida uma estrutura de análise de aprendizagem multimodal que integra diversos dados acadêmicos, demográficos, comportamentais e psicológicos com modelos avançados de árvores de conjunto para prever com precisão os níveis de risco dos estudantes (baixo, médio, alto) e permitir a intervenção acadêmica proativa no ensino superior.

Zhuotao Fang, Zhen Yan, Taotao Chen, Weixing Zou2026-08-11
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Evaluating Hyperparameter Sensitivity in Temporal Convolutional Networks for Short-Term Electric Load Forecasting Using Grid Search

Este estudo utiliza uma busca em grade sistemática nos dados de carga semestral de Queensland para demonstrar que a otimização de cinco hiperparâmetros fundamentais em Redes de Convolução Temporal — especificamente identificando uma configuração com um tamanho de entrada de 336 passos e uma taxa de aprendizado de 0,0005 — pode reduzir o erro de previsão em mais de 55% em comparação com um modelo de referência, destacando que o ajuste coordenado de parâmetros é mais crítico do que simplesmente aumentar a capacidade do modelo para a previsão de carga elétrica de curto prazo.

Tuan Anh Nguyen, Thanh Ngoc Tran2026-08-11
💻 ciência da computação

FeatExtractNet: Point Cloud-Enhanced Architecture for Thermal and Acoustic FieldPrediction

Este artigo propõe o FeatExtractNet, uma arquitetura neural aprimorada por nuvem de pontos que emprega designs específicos de domínio — combinando extração de características multinível com fusão de portão entre camadas para campos térmicos irregulares e MLPs residuais de características de Fourier para grades acústicas regulares — para melhorar significativamente a precisão da solução e reduzir os erros relativos de L2 na predição de campos térmicos e acústicos complexos regidos por equações diferenciais parciais não lineares.

Xun Yuan, Gulin Wang, Junxiang Yang, Hongfei Guo, Jianqing Li2026-08-11
💻 ciência da computação

MERT-SpecAMGCNet: Attention-Modulated Gated Convolutional Network for Robust Music Genre Classification with Cross-Dataset Generalization

Este artigo propõe o MERT-SpecAMGCNet, uma arquitetura de dois ramos que combina efetivamente representações de forma de onda MERT pré-treinadas com um ramo espectral log-Mel sensível à frequência usando convoluções com portão e mecanismos de atenção para alcançar uma classificação de gênero musical robusta e uma forte generalização entre conjuntos de dados.

Agrima Malviya, Rashi Agarwal2026-08-11
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Topology-Constrained Attention Networks: A Topology-Derived Robustness Margin for High-Frequency Cyber-Physical Systems

Este artigo propõe as Redes de Atenção com Restrição Topológica (TCAN), uma arquitetura que integra núcleos topológicos diferenciáveis em mecanismos de autoatenção para derivar uma margem de robustez teórica contra ataques adversários em sistemas ciberfísicos de alta frequência, delineando um arcabouço matemático e um protocolo experimental para validação futura sem ainda apresentar resultados empíricos.

Anmol Devansh2026-08-11