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💻 ciência da computação

Graph and Low-Rank Based Cluster-Prototype Matching for Transductive Zero-Shot Learning

Este artigo propõe o modelo de Correspondência de Protótipo de Agrupamento baseado em Grafo e Baixo Rank (GLCPM), uma abordagem de aprendizado zero-shot transdutivo que utiliza um framework professor-aluno para aprender um mapeamento de baixo rank que preserva tanto a estrutura intrínseca local quanto as subvariedades das amostras incorporadas, melhorando assim o reconhecimento de classes não vistas por meio de um classificador de conjunto que combina similaridades de protótipo de agrupamento e de protótipo de amostra.

Manliang Cao, Xukang Han, Xin Chen, Sha Li2026-08-11
💻 ciência da computação

A Privacy-Preserving Federated Intrusion Detection Framework with Reputation-Aware Client Selection and Integrity Verification

Este artigo propõe uma estrutura de detecção de intrusão federada preservadora de privacidade para redes de Internet das Coisas Industriais que utiliza DP-SGD em nível de cliente, hashing para integridade e um mecanismo de seleção de cliente baseado em reputação leve para alcançar mais de 98% de precisão em ambientes não-IID sem compartilhar dados brutos.

Mahdiyeh Velaei, Mehdi Aminian, Seyyed Amir Asghari, Mohammad Faraji-Mehmandar2026-08-11
💻 ciência da computação

Diffusion Language Models for Mobile Edge Agentic AI: Foundations, Applications, and Challenges

Este levantamento explora o potencial dos Modelos de Linguagem de Difusão como uma alternativa não autorregressiva para a IA de agentes em borda móvel, analisando seus fundamentos, aplicações de eficiência de recursos e desafios de nível de sistema para permitir trocas flexíveis entre qualidade e latência e um desempenho robusto sob restrições de borda.

Chenqi Li, Minghui Min, Dusit Niyato, Wei Ni2026-08-11
💻 ciência da computação

QiboAgent: a practitioner's guideline to open source assistants for Quantum Computing code development

Este artigo apresenta o QiboAgent, um framework de código aberto que combina Geração Aumentada por Recuperação e fluxos de trabalho agentes autônomos para permitir que Grandes Modelos de Linguagem leves superem baselines proprietários na geração de código de Computação Quântica de alta precisão, reduzindo alucinações e automatizando tarefas complexas de engenharia de software para o middleware Qibo.

Lorenzo Esposito, Andrea Papaluca, Stefano Carrazza2026-08-11
💻 ciência da computação

SAGE: A Self-Adaptive Agentic Framework for Execution-Guided Code Generation and Self-Repair

Este artigo apresenta o SAGE, um framework multiagente autoadaptável que melhora significativamente a confiabilidade da geração de projetos de múltiplos arquivos executáveis ao empregar um ciclo de controle MAPE-K de malha fechada para executar código iterativamente, analisar erros de tempo de execução e realizar autorreparo, alcançando assim um aumento estatisticamente significativo nas taxas de sucesso em comparação com a geração de passagem única.

Harshil Lodhiya2026-08-11
💻 ciência da computação

A Novel Approach for Integrating Mamba and Diffusion in 3D Medical Imaging

O artigo apresenta o MedMamba3D, uma nova arquitetura híbrida que integra um codificador Mamba 3D de complexidade linear, um ramo U-Net determinístico e um modelo de difusão condicional guiado por estimativa de incerteza para alcançar o estado da arte em reconstrução de imagens médicas 3D com consistência anatômica superior, robustez a dados ausentes e desempenho aprimorado em tarefas de segmentação subsequentes.

afifa khaled, Said Jadid Abdulkadir, Majdy Mohamed Eltayeb Eltahir2026-08-11
💻 ciência da computação

Adaptive Multi-Reservoir Neuromorphic Computing Using Memristive Nanowire Networks Enabled by Training-Induced Reservoir Diversity and Confidence-Guided Routing

Este artigo apresenta um framework neuromórfico guiado por confiança que aproveita a diversidade induzida pelo treinamento em redes de nanofios memristivos para rotear dinamicamente as entradas através de uma cascata de reservatórios em cascata, alcançando economias significativas de energia e recursos enquanto mantém uma alta precisão de classificação.

Rahul Shivanand Rajarajan, Ankush Kumar2026-08-11
💻 ciência da computação

DOA-EDS: Obstacle-Aware Edge Server Placement and Dynamic Task Scheduling for Industrial IoT

Este artigo propõe o DOA-EDS, uma estrutura de dois estágios que combina uma Busca de Grande Vizinhança Adaptativa Consciente de Obstáculos para o posicionamento de servidores de borda e uma Otimização de Política de Proximidade com Máscara de Viabilidade para o escalonamento dinâmico de tarefas, para aumentar significativamente o rendimento da rede e reduzir a latência em ambientes de IoT Industrial assolados por bloqueios severos de sinal provenientes de obstáculos metálicos.

Jingbo Ji, Fuyu Liu, Yong Liu, Xuejian Chi2026-08-11
💻 ciência da computação

DKSE: Automated Extraction of Structured Domain Ontologies from Software Requirement Documents via Large Language Models

Este artigo apresenta o DKSE, uma ferramenta baseada em Rust que utiliza grandes modelos de linguagem para converter automaticamente documentos de requisitos de software não estruturados do setor bancário chinês em ontologias rastreáveis de procedência e legíveis por máquina, demonstrando alta precisão e utilidade prática para tarefas subsequentes, como geração de testes e construção de grafos de conhecimento.

Yahua Ruan2026-08-11
💻 ciência da computação

An Empirical Study of Stability and Fairness Side-Effects of Federated Unlearning for Departed Clients under Non-IID Data

Este artigo demonstra empiricamente que, embora os métodos de desaprendizado federado sejam computacionalmente eficientes, eles frequentemente induzem efeitos colaterais significativos de estabilidade e equidade para os clientes remanescentes sob dados não-IID, revelando um compromisso crítico entre custo, completude do esquecimento e desempenho equitativo do modelo que métricas agregadas não conseguem capturar.

Md. Sihabul Islam Islam, Abdullah Al Mamun, Muhammad Imran Khan, Md. Alamgir Hossain2026-08-11