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💻 ciência da computação

Advanced Techniques for 3D Image Reconstruction and Visualization in Medical Imaging: A Comparative Study of AI-Driven and Conventional Methods

Esta revisão examina o impacto transformador das técnicas de reconstrução de imagens 3D convencionais e impulsionadas por IA na imagem médica, destacando como o aprendizado profundo, a realidade aumentada e algoritmos otimizados aumentam a precisão diagnóstica e o planejamento cirúrgico, ao mesmo tempo em que abordam desafios contínuos como demandas computacionais e ruído.

Md. Islam2026-08-04
💻 ciência da computação

Can Administrative Justice Be Predicted ? AStudy of Open Judicial Decisions in France

Este estudo demonstra que o JuriBERT, um modelo adaptado ao domínio jurídico francês, prevê com maior precisão os resultados de mais de 157.000 decisões de tribunais administrativos franceses baseando-se apenas em contextos fáticos e processuais, alcançando uma pontuação F1 macro de 0,718 e destacando o sinal preditivo contido nos fatos do caso antes da adjudicação.

Naili Khaoula2026-08-04
💻 ciência da computação

Repository-Scoped Knowledge Graph Context for Ontology Validation Test Generation: A Controlled Evaluation on TKTOnto

Este artigo apresenta uma avaliação controlada demonstrando que a seleção de contexto de grafo de conhecimento com escopo de repositório gera efetivamente testes de validação de ontologia para o artefato multi-módulo TKTOnto ao isolar automaticamente módulos relevantes, satisfazer um contrato de relevância determinístico e reduzir os tokens de entrada em 2,24%.

Aamir Siddiqui, Vaibhav Shrivastava, Mohammad Bilal2026-08-04
💻 ciência da computação

A Monotone Redundancy-Aware Decision-Burden Method for Explainable Human Oversight in Human–Robot Collaboration

Este estudo propõe um método de carga de decisão monotônico e consciente da redundância para supervisão humana explicável na colaboração humano-robô que garante que as condições de segurança nunca sejam anuladas por pontuações agregadas, demonstrando desempenho preditivo melhorado e monotonicidade matemática sobre modelos não ajustados em extensas simulações computacionais, ao mesmo tempo em que observa a necessidade de validação futura em campo.

Seyma Yaman Kayadibi2026-08-04
💻 ciência da computação

Automated Hyperparameter Optimization for Transfer Learning-Based Machine Fault Diagnosis Using Hybrid Genetic–Simulated Annealing Algorithm

Este artigo propõe um framework de otimização automatizada de hiperparâmetros para o diagnóstico de falhas de máquinas baseado em aprendizado por transferência utilizando um algoritmo híbrido de Algoritmo Genético–Simulated Annealing, o qual demonstra melhorias robustas de desempenho sobre os métodos de linha de base através de diversos cenários industriais envolvendo escassez de dados e mudanças de domínio.

Mohammed Jarbou, Daehan Won, Sanwon Yoon2026-08-04
💻 ciência da computação

Convergent assessment cannot be policed: a residual-entropy bound on authorship attribution and its consequences for integrity in quantitative disciplines

Este artigo argumenta que a atribuição de autoria é estruturalmente impossível para formatos de avaliação convergentes, como questões de múltipla escolha, porque as respostas corretas contêm zero entropia residual, tornando as atuais políticas de integridade de IA baseadas na detecção de ensaios insustentáveis para disciplinas quantitativas e necessitando de controles específicos por modalidade.

TANZIM ISLAM KHAN2026-08-04
💻 ciência da computação

Acoustic-Prosodic Evidence in Multimodal Sarcasm Detection: A Controlled and Interpretable Evaluation of PEFM-CMAE on the Complete MUStARD Corpus

Este estudo demonstra que o modelo PEFM-CMAE, que integra características acústico-prosódicas e incongruência explícita entre texto e áudio, supera significativamente os modelos de base apenas de texto na detecção de sarcasmo falado no corpus MUStARD, embora seu desempenho diminua ao generalizar para programas não vistos.

Iyanuoluwa Fatoki, Victoria Bolanle Oyekunle, Emmanuel Adebowale Adediran2026-08-04
💻 ciência da computação

The Base-Rate Trap in Generative AI Text Detection: Why Detectors Cannot Serve as Standalone Evidence of Academic Misconduct, and Who Bears the Cost

Este artigo argumenta que os detectores de texto de IA generativa são estruturalmente inadequados como evidência isolada de má conduta acadêmica devido à falácia da taxa de base, que causa taxas de falsos positivos inaceitavelmente altas e impactos díspares severos sobre escritores não nativos de inglês, necessitando de uma mudança da vigilância baseada na detecção para o redesenho da avaliação.

TANZIM ISLAM KHAN2026-08-04
💻 ciência da computação

Mapping the Convergence of Information Retrieval and Large Language Models

Este artigo apresenta uma análise bibliométrica de 4.064 documentos de 2015 a 2025, revelando que o campo da Recuperação de Informação evoluiu de um cenário diversificado de subáreas distintas para uma estrutura convergente centrada em Grandes Modelos de Linguagem e classificação neural, impulsionada pelo papel de ponte da literatura de revisão e pela emergência da geração aumentada por recuperação.

Prince Opoku Saaluon2026-08-04
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A Systematic Review and Taxonomy of GenAI Usage in Programming Education: A Self-Regulation Perspective

Esta revisão sistemática de 58 estudos até outubro de 2025 propõe uma taxonomia quadridimensional para demonstrar que o impacto da IA Generativa na autorregulação do estudante no ensino de programação depende não da tecnologia em si, mas de estratégias de mediação pedagógica estruturadas que fomentam a autonomia versus contextos não orientados que encorajam a dependência cognitiva.

Daniel Candido Oliveira, Pedro Santana, André L. Santos2026-08-04