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💻 ciência da computação

AI-Driven Client Acquisition in Social Media: Optimizing Engagement through Convolutional and Recurrent Neural Networks

Este estudo demonstra que uma estrutura de IA híbrida combinando Redes Neurais Convolucionais e Recorrentes com aumento de dados e geração de conteúdo baseados em LLM pode otimizar significativamente a aquisição de clientes em redes sociais, alcançando alta precisão na classificação de grupos-alvo e postagens promocionais dentro de comunidades do VKontakte.

Andrey Sokolov, Ekaterina Isaeva, Ilya I. Kheyfetz, Alexey Shutkin, Ivan A. Sychev, Artur Sokolov, Armen Beklaryan2026-08-05
💻 ciência da computação

Generative AI and Digital Twin Integration for Predictive Maintenance in Industry 5.0 Manufacturing Systems: A Systematic Literature Review and Future Research Framework

Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre a integração de IA Generativa e Gêmeos Digitais para manutenção preditiva dentro da Indústria 5.0, analisando tendências e desafios atuais ao mesmo tempo em que propõe um novo framework Dado-Modelo-Humano para orientar futuras pesquisas centradas no ser humano na manufatura inteligente.

Bondhon Paul, MD AZIZUL HAKIM ABIR, RAFIUR RAHMAN, MD TANVIR AHMED TOWFIQ, BULBUL HASAN REFAT, KHALEED SAIFULLAH2026-08-05
💻 ciência da computação

Evidence-Graded Educational Knowledge Graphs for Traceable Cross-Subject Recommendation in Sichuan--Chongqing

Este estudo propõe um grafo de conhecimento educacional com gradação de evidências e uma estrutura de recomendação confiável para a região de Sichuan-Chongqing que integra extração de conteúdo de grão fino, controle de risco e estimativa de estado do aluno para entregar recomendações de recursos K-12 verificáveis e transdisciplinares, enquanto gerencia explicitamente o equilíbrio entre rastreabilidade e cobertura.

Yizhan FENG, Tongyan Xiong2026-08-05
💻 ciência da computação

AI Native Manufacturing Operating System for Autonomous Smart Factories Using Digital Twins, Multi Agent Artificial Intelligence, Physics Informed Machine Learning, and Reinforcement Learning.

Este artigo propõe um Sistema Operacional de Manufatura (M-OS) nativo de IA para fábricas inteligentes autônomas que integra Gêmeos Digitais, Sistemas Multiagentes, Aprendizado de Máquina Baseado em Física e Aprendizado por Reforço em uma arquitetura unificada de seis camadas para sincronizar a tomada de decisão entre o escalonamento, a manutenção e o controle de qualidade, enquanto delineia um arcabouço matemático e um protocolo experimental para validação sem apresentar resultados empíricos.

MD AZIZUL HAKIM ABIR2026-08-05
💻 ciência da computação

Meta-Analysis of Incident Response Failures Due to Telemetry Misconfigurations in SME Networks

Esta meta-análise demonstra que configurações incorretas em serviços de telemetria fundamentais (AAA, NTP e Syslog) em redes de PMEs comprometem criticamente as capacidades de resposta a incidentes ao causar o colapso da linha do tempo forense, a perda de não repúdio e a cegueira de visibilidade, destacando assim a necessidade de usar sandboxes virtuais livres de riscos para identificar e mitigar proativamente esses riscos sistêmicos.

Kazi Abdul Mannan, Nusrat Jahan Mim2026-08-05
💻 ciência da computação

ARQM: A Tool for Requirements Quality Analysis

Este artigo apresenta o ARQM, uma ferramenta de Gestão Automatizada da Qualidade de Requisitos que utiliza métodos modernos de IA e Aprendizado de Máquina juntamente com IA Explicável para realizar a triagem de requisitos e a análise de qualidade com base no padrão IEEE 29148:2018, demonstrando o potencial dessas tecnologias para aprender padrões gerais enquanto visualiza as violações detectadas.

Dylan Porter, Joanna DeFranco, Joseph Reid, Everton Guimaraes, Satish Srinivasan, Phillip Laplante2026-08-05
💻 ciência da computação

Stochastic Code, Deterministic Defense: Assessing the Security Blind Spots in GenAI-Driven CI/CD Pipelines

Este estudo demonstra empiricamente que as ferramentas de segurança determinísticas tradicionais falham em detectar vulnerabilidades dependentes de contexto e sintaticamente válidas introduzidas por IA Generativa em pipelines de CI/CD, destacando uma necessidade urgente de frameworks de verificação probabilísticos e conscientes de intenção.

Mohammed BEDJAOUI, Sidi Mohammed BENSLIMANE, Mohammed Yassine KAZI TANI2026-08-05
💻 ciência da computação

GLFA-Net: A Global-Local Feature Aggregation Network with Hybrid Attention for UAV Vehicle Detection

Este artigo propõe o GLFA-Net, uma estrutura de detecção de veículos por UAV em tempo real que integra uma rede de agregação de características globais-locais bidirecional e um módulo de atenção híbrida paralelo para superar desafios como a detecção de alvos pequenos e variações de escala, alcançando o estado da arte em múltiplos benchmarks públicos.

Jianxiu Yang, Shiqing Cheng, Hao Zhang2026-08-05
💻 ciência da computação

Lightweight and Resolution-Flexible YOLO for Edge Devices: Residual Attention Meets Low-Configuration Optimization

Este artigo propõe o RLPF-YOLO, um detector de objetos leve e de resolução flexível projetado para dispositivos de borda que emprega uma filosofia de "compensação de características" com módulos inovadores como C2F-FCM, RMKPConv e RCBAM para reduzir significativamente os parâmetros enquanto aumenta a precisão da detecção de objetos pequenos em UAVs.

B Wang, X. L Feng, J. X Hao, Y. W Liu, X. S Bai2026-08-05