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💻 ciência da computação

Does Size Generalization Imply Disruption Robustness? A Pre-Registered Study of GNN–PPO Scheduling Policies for the Dynamic Flexible Job-Shop Problem

Este estudo pré-registrado demonstra que, embora as políticas GNN–PPO treinadas no problema de job-shop flexível dinâmico exibam generalização de tamanho, elas falham em alcançar simultaneamente competitividade contra regras de despacho tradicionais ou robustez contra regimes de múltiplas interrupções, provando que essas duas propriedades são separáveis em vez de coemergentes.

Joseph Javier Sánchez Acuña, David Álvarez2026-08-04
💻 ciência da computação

The Price of Optimality Under Uncertainty: A Predictive–Reactive Robustness Analysis of Exact, Metaheuristic, and Dispatching-Rule Scheduling for the Dynamic Job-Shop Problem

Este estudo demonstra que, para o escalonamento de job-shop dinâmico sob incerteza, cronogramas ótimos exatos são frequentemente menos robustos do que regras simples de despacho de prioridade porque a sua falta de folga os impede de absorver interrupções, tornando estas últimas frequentemente superiores na execução do mundo real, apesar do seu menor desempenho nominal.

Joseph Javier Sánchez Acuña2026-08-04
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Phantom Transitions in Language Model Fine-Tuning: A Density-Matrix Analysis

Este artigo introduz um parâmetro de ordem baseado em matriz de densidade para analisar falhas de ajuste fino em modelos de linguagem em tarefas de quase-sinônimos, revelando que os modelos podem degradar geometricamente apesar da diminuição da perda devido ao arrasto estrutural de incorporação e identificando quantidades adimensionais que predizem taxas de aprendizado críticas e comportamentos arquitetônicos.

Vaibhav Prakash2026-08-04
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Code is Cheap, Judgment is Not: The Rise of Integration Skill in the Age of AI-Written Code

Este artigo argumenta que, à medida que a IA comoditiza a geração de código, a habilidade profissional mais valiosa em ambientes regulamentados como o financeiro desloca-se da engenharia de prompts para a compreensão e integração de código, necessitando de novos modelos de capital profissional e estruturas de governança para enfrentar os desafios da autoria humano-máquina.

MEHTAB KHAN2026-08-04
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Two-Stage Enhancement-Field Synthesis of Contrast-Enhanced Breast MRI from Pre-Contrast Slices

Este artigo propõe um modelo de dois estágios, Coarse-to-Structure (C2S), que decompõe a geração de RM de mama com realce de contraste sintético em previsão de campo global e refinamento estrutural, demonstrando confiabilidade em nível de lesão e fidelidade estrutural superiores em comparação com modelos de estágio único, apesar de um compromisso com métricas de similaridade perceptual.

Yujie Yao, Guotai Wang2026-08-04
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AiDER: Auditing and Document Evaluation via Rule Compilation and Small Language Models - An Education Case Study

O LOIDER é um framework auditável para avaliar documentos em relação a requisitos de linguagem natural que compila regras em código executável para restringir a extração de evidências via modelos de linguagem pequenos, garantindo vereditos determinísticos e inspecionáveis ao demonstrar que o reparo de regras orientado pela validação aumenta significativamente a precisão em modelos de 2B–4B parâmetros em contextos educacionais.

Valerio Crocetti, Elia Pacioni, Aldo Franco Dragoni, Michael, Davide Calvaresi2026-08-04
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Transparency in Software Defect Prediction: A Dual Approach using Explainability and Tradeoff Analysis

Este artigo propõe uma abordagem dual para aumentar a transparência e o desempenho na previsão de defeitos de software em conjuntos de dados desbalanceados, otimizando o equilíbrio entre as taxas de detecção e de falso alarme por meio de um novo objetivo de ajuste de limiar e de um ajuste fino de dados baseado em explicações contrafatuais.

Nitin Sai Bommi, Umamaheswara Sharma Bhutamapuram, Atul Negi2026-08-04
💻 ciência da computação

External Validation and Interpretability Analysis of a Deep Learning Model for Forensic Age Estimation Across Brazilian and Romanian Populations

Este estudo demonstra que, embora os modelos de aprendizagem profunda possam capturar padrões de envelhecimento biológico para a estimativa de idade forense, sua confiabilidade é significativamente comprometida por mudanças populacionais e de hardware, ressaltando a necessidade crítica de validação externa e análise de interpretabilidade para detectar atalhos não anatômicos antes da aplicação forense.

Laura Meloni, Liviu-Mihai Iacob, Sorana Eftimie, Raluca Roman2026-08-04
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SPARE - STARE: Securing Progressive Web Apps - Trusted Web Activity Against Unauthorized Replications

Este artigo propõe e avalia o "SPARE-STARE", uma estrutura de segurança baseada em parâmetros de consulta que utiliza criptografia e identificadores únicos para vincular Progressive Web Apps a Trusted Web Activities, mitigando efetivamente ameaças de replicação não autorizada enquanto supera limitações de comunicação e reduz a complexidade de desenvolvimento.

Sajib Talukder, Nur Imtiazul Haque, Hisham Kholidy2026-08-04
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Loss-Aware Attention-Based Dual Feature Selection for Handling Imbalanced IoT Intrusion Detection

Este artigo propõe o framework DFLA-IDS, que combina a seleção de características globais usando MIC e mRMR com um transformer de atenção consciente de perda para abordar eficazmente a redundância de características e o desequilíbrio de classes, alcançando um desempenho de detecção de intrusão superior no conjunto de dados UNSW-NB15 em comparação ao Deep BiLSTM.

Majid Altuwairiqi Altuwairiqi2026-08-04