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💻 ciência da computação

Building an English–Arabic Benchmark Corpus for Evaluating AI Translation of Implicit Political Meaning in U.S. Presidential Discourse

Este estudo introduz um corpus de referência inglês–árabe derivado de discursos presidenciais dos EUA e uma estrutura de avaliação correspondente projetada para avaliar sistematicamente a capacidade de sistemas de tradução de IA de preservar o significado político implícito, particularmente estratégias de indireção e de evasão de nomes, que são frequentemente negligenciadas em favor da precisão lexical.

Mohammad Hanaqtah, Mheel Al-Smaihyeen, Tamadur Al-Shamayleh2026-08-05
💻 ciência da computação

IZSafe: On-Body Deep Learning for Real-Time Firefighter Motion Recognition and Micro-Level Situational Awareness

O IZSafe é um sistema de aprendizado profundo embarcado que utiliza sensores inerciais em suportes de cilindros de oxigênio de bombeiros para alcançar consciência situacional em tempo real e em nível microscópico, reconhecendo movimentos individuais com precisão de 93,85% em um microcontrolador ARM Cortex-M4.

Ondřej Knebl, Radovan Rečka, Filip Šigut, Ivan Zelinka, Michael Machů, Miloš Kvarčák, Roman Šebesta, Jan Rozhon, Martin (…)2026-08-05
💻 ciência da computação

Condition-Aware Multi-Scale Temporal Learning for Wind Turbine Parameter Prediction

Este estudo propõe uma Rede de Séries Temporais de Longo e Curto Prazo Sensível às Condições (CA-MS-LSTNet), otimizada por um Algoritmo de Morcego melhorado, para aumentar significativamente a precisão da previsão de curtíssimo prazo de parâmetros de turbinas eólicas ao modelar eficazmente as características temporais não lineares, heterogêneas e dependentes das condições de operação nos dados SCADA.

Jianpeng Han, Pan Luo, Huaping Zhang2026-08-05
💻 ciência da computação

Compact convolutional neural networks for AI-based drone detection system

Este estudo propõe e valida uma estrutura de rede neural convolucional compacta que converte capturas de rádio definido por software de transmissões de vídeo de drones em imagens no domínio do tempo para detecção em tempo real e de alta precisão, com custos computacionais significativamente reduzidos em comparação aos métodos tradicionais baseados em espectrogramas.

Gábor Fazekas, Patrik Karakai, András Németh2026-08-05
💻 ciência da computação

Mitigating Think-Answer Mismatch in Large Language Model Reasoning Through Noise-Aware Advantage Reweighting

Este artigo apresenta o Stable Group-Relative Policy Optimization (S-GRPO), um novo método que mitiga o "descompasso entre pensamento e resposta" (Think-Answer Mismatch) em modelos de raciocínio de grande escala, derivando pesos de vantagem conscientes de ruído, alcançando assim robustez e desempenho superiores ao GRPO padrão sob condições de recompensa ruidosas.

Danhao Zhu, Peijun Shen, Si Shen2026-08-05
💻 ciência da computação

A Federated Graph-Based Intrusion Detection Framework for Unknown Attack Detection in Internet of Medical Things(IoMT)

Este artigo propõe uma estrutura de Detecção de Intrusão Baseada em Grafos Federada e preservadora de privacidade que integra Redes Convolucionais de Grafos e Redes de Atenção de Grafos para detectar eficazmente ataques cibernéticos conhecidos e desconhecidos em ambientes de Internet das Coisas Médicas (IoMT), alcançando alta precisão por meio de validação entre conjuntos de dados enquanto salvaguarda dados sensíveis de pacientes.

Bhagyasri Bora, Dharitri Brahma, Amitava Nag2026-08-05
💻 ciência da computação

ProSocial AI as a Catalyst of Quality of Life: A Multilevel Framework for Pro-People, Pro-Planet, and Pro-Potential Futures

Este artigo conceitual introduz o Modelo Catalisador de Qualidade de Vida da IA Prosocial (PAI-QOL), um arcabouço multinível que define a IA Prosocial como uma abordagem disciplinada à inovação que, por meio de caminhos de conversão específicos e condições habilitadoras, gera sistematicamente ganhos de qualidade de vida justos e multidimensionais para as pessoas, o planeta e o potencial futuro.

Cornelia Walther2026-08-05
💻 ciência da computação

GAAR: Runtime Governance for Scalable Agentic Retrieval and Tool- Orchestrated Enterprise AI Systems

Este artigo introduz o GAAR, uma arquitetura de governança em tempo de execução posicionada entre agentes planejadores e a execução de ferramentas que reduz significativamente as violações de política e chamadas de ferramentas inseguras, ao mesmo tempo em que melhora a fidelidade e a conformidade de auditoria em sistemas de IA empresariais, embora com um aumento modesto na latência, conforme demonstrado através de extensas avaliações sintéticas de desempenho.

Abhradeep Chatterjee2026-08-05