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💻 ciência da computação

The Multi-Level Regulation Engine: A Socially Adaptive Intelligent Tutoring System Architecture for Heterogeneous Collaborative Learning

Este artigo apresenta o Multi-Level Regulation Engine (MLRE), uma arquitetura de Sistema de Tutoria Inteligente socialmente adaptativa projetada para regular a aprendizagem nos níveis individual, diádico e de grupo em contextos colaborativos heterogêneos, o qual foi parcialmente validado por meio de modelagem offline e simulações para melhorar a equidade de participação, propondo um futuro estudo de campo para avaliação abrangente.

Rym Aiouni, Anis Bey2026-08-11
💻 ciência da computação

Auditable transactional prequential adaptation for visual anomaly localization under unknown stream contamination

Este artigo introduz o BSPAL, um framework de adaptação prequencial transacional para localização de anomalias visuais que garante integridade causal e estado limitado sob contaminação de fluxo desconhecida, enquanto renuncia explicitamente a melhorias de desempenho em benchmarks devido a uma auditoria pós-selagem que revelou vazamento de dados no dataset VisA subjacente.

HengZhuo Liang2026-08-11
💻 ciência da computação

Graph Neural Networks for Learning Algebraic Properties of Finite Groups from Cayley Graphs

Este artigo demonstra que um pipeline unificado de Redes Neurais em Grafos pode aprender e generalizar com sucesso múltiplas propriedades algébricas fundamentais (abelianidade, nilpotência e solubilidade) a partir de grafos de Cayley de grupos finitos, alcançando alta precisão ao revelar que diferentes propriedades exigem complexidades arquitetônicas distintas.

Tal Weissblat2026-08-11
💻 ciência da computação

Construction of a simplified self-printing (quine) Turing machine program with the possibility of printing any other program

Este artigo apresenta um programa de máquina de Turing de autoimpressão (quine) significativamente simplificado e quase ideal que não apenas reproduz seu próprio código a partir de uma fita vazia, mas também pode imprimir qualquer outro programa, avançando assim os modelos teóricos de autorreplicação e vida artificial.

Richárd Kicsiny2026-08-11
💻 ciência da computação

Editable Multimodal Memory with Reinforcement Learning Management for Long-Horizon Personalized Agents

Este artigo propõe um sistema de memória multimodal editável para agentes personalizados de longo horizonte, utilizando um gerenciador ator-crítico baseado em aprendizado por reforço para filtrar, atualizar e desalojar dinamicamente evidências heterogêneas enquanto mantém a consistência de preferência e evita erros de armazenamento, o que supera significamente os métodos de linha de base em recuperação e gerenciamento de memória através de extensos fluxos de interação.

Zhenning Guo, Wentao Zhang, Wenjuan Guo2026-08-11
💻 ciência da computação

A distilled value head breaks search, but search remains an effective teacher, not a move selector: a case study in 19x19 Go

Este estudo demonstra que, embora destilar uma cabeça de valor de uma IA de Go forte possa resultar em um avaliador calibrado, porém não discriminativo, que quebra o desempenho da busca MCTS, o próprio processo de busca permanece um professor altamente eficaz, visto que treinar a política para mimetizar as contagens de visitas do MCTS produz ganhos de força significativos, apesar de a busca falhar em selecionar movimentos melhores durante a inferência.

Taiki Kojima2026-08-11
💻 ciência da computação

A Study on Failover Verification and Recovery Objective Prediction for Cross-Region Cloud Services

Este estudo apresenta um framework abrangente de validação de failover que integra injeção de falhas, monitoramento de estado e predição probabilística baseada em DeepAR para avaliar quantitativamente e melhorar os objetivos de recuperação de serviços em nuvem entre regiões, reduzindo com sucesso o tempo mediano de failover de 31,4 para 12,7 minutos, ao mesmo tempo em que aumenta significativamente a consistência de dados e minimiza falhas secundárias.

Zhipeng Hong, Sifeng Liang, Tianyi Xu, Huangyin Chen2026-08-11
💻 ciência da computação

Deep Learning for Lesion Classification in CT Imaging: A Systematic Literature Review

Esta revisão sistemática da literatura de 57 estudos (2020–2025) avalia abordagens de aprendizagem profunda para a classificação de lesões em TC, destacando o desempenho superior das arquiteturas híbridas CNN-Transformer e do aprendizado por transferência, ao mesmo tempo em que identifica lacunas críticas na diversidade de conjuntos de dados, validação externa e interpretabilidade clínica que atualmente dificultam a adoção generalizada.

UMMEY HANY AINAN, NOR ANIZA ABDULLAH, K. A.S.H. KULATHILAKE, AZNUL QALID Md SA, JEANNIE WONG, KHIN WEE LAI, SUZAN J. OBA (…)2026-08-11
💻 ciência da computação

VQD-CTS Prediction Model: An AI-Driven Framework for Predicting Cost-to-Serve Using Engineering Velocity, Quality, and Developer Experience

O artigo apresenta o Modelo de Predição VQD-CTS, uma estrutura de regressão de ensemble impulsionada por IA que prevê efetivamente o Custo de Servir (R² = 0,885) ao sintetizar métricas de engenharia de Velocidade, Qualidade e Experiência do Desenvolvedor, permitindo assim que as organizações prevejam orçamentos e otimizem investimentos com base em direcionadores principais como complexidade de código e tempo de ciclo.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11
💻 ciência da computação

AutoRE-NS: An Explainable Neuro-Symbolic Reinforcement Learning Approach for Automated Requirements Engineering

O AutoRE-NS é um framework de aprendizado por reforço neuro-simbólico explicável que aumenta significativamente a qualidade dos requisitos industriais ao integrar análise semântica, validação formal e otimização de política adaptativa para resolver conflitos, eliminar duplicatas e melhorar métricas como completude e atomicidade.

Basavaraj Chunchure, mantesh patil2026-08-11