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💻 ciência da computação

A Hardware-Efficient Android Malware Detection Framework for Resource-Constrained Devices

Este artigo propõe um framework de detecção de malware Android eficiente em hardware para dispositivos IoT com recursos limitados que transforma executáveis em sinais de opcode 1D para extrair características híbridas, alcançando alta precisão de classificação com modelos de Árvore de Decisão e Redes Neurais ultracompactos quantizados para implantação em microcontroladores ARM-Cortex-M4 com pegada de memória mínima e latência de inferência em nível de nanossegundos.

ALOK KUMAR, Jyoti Prakash Singh, Prabhat Kumar2026-08-06
💻 ciência da computação

A Behavior-Driven Lightweight Reinforcement Learning Framework for Secure Routing in IoT Networks

Este artigo propõe uma estrutura de Aprendizado por Reforço Baseado em Comportamento (BRL) que aprimora o roteamento seguro em redes IoT multi-salto ao integrar o comportamento de encaminhamento local na tomada de decisão autônoma, alcançando assim uma entrega de pacotes superior, menor overhead e melhor eficiência energética em comparação com protocolos existentes sem depender de controle centralizado ou overhead criptográfico.

Qadeer Hussain, Farhan Aadil, Salabat Khan, Celal Alagöz, Rizwan Raza2026-08-06
💻 ciência da computação

Embodied AI in the Operating Room: A Voice-Interactive Robotic Scrub Technician for Surgical Instrument Handoffs

Este artigo apresenta um técnico de instrumentação robótico de IA incorporada e interativo por voz que demonstra com sucesso a entrega e a devolução autônoma de instrumentos cirúrgicos com 81% de sucesso geral, destacando seu potencial para integração em centros cirúrgicos ao identificar a aquisição de preensão como uma área fundamental para melhorias futuras.

Mustafa Khan, Joao Bombardelli2026-08-06
💻 ciência da computação

A Contextual Intervention Consistency Selector and Temporal Casual Memory Network for Explainable Personalized Cardiovascular Risk Factor Identification and Prediction

Este artigo propõe o framework CICS-TCMN, que integra a aprendizagem de estrutura causal, um Seletor de Consistência de Intervenção Contextual e uma Rede de Memória Causal Temporal para fornecer previsões de risco cardiovascular personalizadas, precisas, temporalmente conscientes e clinicamente interpretáveis.

K Shruthi, Reddi China Appala Naidu2026-08-06
💻 ciência da computação

Utilizing Large Language Model Algorithm for XSS, SQL, and Command Injection Detection

Esta pesquisa demonstra que modelos de linguagem de grande escala ajustados, particularmente o LLaMA-3.2-1B e o eficiente em parâmetros DistilBERT, podem alcançar uma precisão quase perfeita na detecção de ataques de XSS, SQL e injeção de comando, oferecendo uma solução altamente eficaz para mitigar essas ameaças críticas de segurança web.

Nouf Awadh, Mona Alnahari2026-08-06
💻 ciência da computação

Developing Hate Speech Detector for Afan Oromo Content on Social Media Platforms Using Deep Neural Networks

Este artigo apresenta um sistema de detecção de discurso de ódio baseado em aprendizado profundo para a língua de baixo recurso Afan Oromo usando os modelos XLM-RoBERTa e Afro-XLMR, demonstrando que o XLM-RoBERTa ajustado alcança um desempenho superior com uma pontuação F1 de 95,3% e 95,8% de acurácia em um conjunto de dados de 22.000 amostras de redes sociais para aumentar a segurança online e a coesão social na Etiópia.

Felmeta Abate Jilo¹, Daniel Dufera Kenea²2026-08-06
💻 ciência da computação

Cethraian-Shift is a reproducible medical-imaging research project evaluating the cross-dataset reliability, calibration, label-policy sensitivity, and Grad-CAM++ stability of multi-label chest X-ray classifiers across NIH ChestX-ray14 and VinDr-CXR

O projeto Cethraian-Shift avalia a confiabilidade entre conjuntos de dados, a calibração, a sensibilidade da política de rótulos e a estabilidade do Grad-CAM++ de classificadores de radiografia de tórax multirrótulo treinados no NIH ChestX-ray14 e testados no VinDr-CXR, revelando que a discriminação, a calibração e a estabilidade da explicação comportam-se como dimensões técnicas distintas, ao mesmo tempo em que enfatiza que essas descobertas retrospectivas não estabelecem utilidade clínica ou prontidão para implantação.

Mohammed Badhan2026-08-06
💻 ciência da computação

Machine Learning Versus Self-Supervised Transfer Learning for 30-Day Readmission Prediction in Diabetic Patients

Este estudo compara seis modelos de aprendizado de máquina no conjunto de dados UCI Diabetes 130-US Hospitals e conclui que os ensembles baseados em árvores, particularmente o XGBoost, superam tanto as redes neurais treinadas do zero quanto aquelas que utilizam pré-treinamento autossupervisionado, alcançando um teto prático de discriminação de aproximadamente 0,675 AUROC para a previsão de readmissões em 30 dias em pacientes diabéticos.

Abigail Boatemaa, Baffour Osei, Gabriel Osei Forkuo2026-08-06
💻 ciência da computação

A Hybrid CNN–SPN Framework for Reliable Monitoring and Instability Detection in Hadoop Clusters

Este artigo propõe uma estrutura híbrida CNN–SPN que integra uma Rede de Petri Estocástica de densidade múltipla com uma Rede Neural Convolucional para melhorar a precisão e a interpretabilidade da detecção de instabilidade de nós em clusters Hadoop, alcançando um desempenho superior em relação aos modelos de linha de base em um conjunto de dados sintético.

Walid Ben Mesmia, Zied Trifa, Kamel Barkaoui2026-08-06
💻 ciência da computação

What Does Development Add? Multiple-State Evidence Improves Causal Recovery in Constructed Transformer-Circuit Dossiers

Este estudo demonstra que fornecer a um analista de modelo de linguagem múltiplos estados sequenciais de um circuito transformer construído, em vez de apenas seu estado final, melhora significativamente a precisão da recuperação de arestas causais e das previsões pós-intervenção, mesmo quando todas as outras condições experimentais permanecem idênticas.

Zuo Yuchen2026-08-06