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💻 ciência da computação

A Trust-Aware Framework for Hallucination Detection and Accuracy Paradox Analysis in Large Language Models

Este artigo apresenta o TrustSLM, um framework consciente de confiança que agrega saídas de múltiplos modelos de linguagem de grande escala utilizando métricas de confiabilidade para detectar alucinações, identificar o paradoxo da precisão de erros excessivamente confiantes e regular respostas por meio de uma política de abstenção controlada para uma implantação de IA mais segura.

Vedeshvar L, Sudha SV2026-08-03
💻 ciência da computação

YOLOv11-AHFE:Adaptive High-Frequency Signal Enhancement Mechanism for Surface detection

Este artigo propõe o YOLOv11-AHFE, um novo algoritmo de detecção de defeitos superficiais que integra uma transformada wavelet de fluxo duplo e um módulo de realce de alta frequência à arquitetura YOLOv11 para preservar e recuperar detalhes críticos de alta frequência perdidos durante o subamostragem tradicional, melhorando significativamente a detecção de defeitos complexos e de pequena escala em superfícies metálicas.

Nathan Du, Yanfang Meng2026-08-03
💻 ciência da computação

Minimax Training Closes the Reconnaissance Gap in Learned Network-Robustness Design

Este artigo demonstra que a adoção de um objetivo de treinamento minimax, que otimiza agentes de redesenho de redes contra um portfólio de ataque de pior caso recomputado dinamicamente em vez de uma única estratégia fixa, reduz significativamente o "Gap de Degradação Adaptativa" e produz topologias com robustez de pior caso superior contra adversários capazes de reconhecimento, independentemente do otimizador específico utilizado.

Md Hasibuzzaman2026-08-03
💻 ciência da computação

A Metro Passenger Flow Prediction Method Based on Adaptive Graph Convolution and Hybrid Attention

Este artigo propõe o AGHA-Net, um novo framework de aprendizado profundo que integra convolução de grafos adaptativa, unidades recorrentes de portão espaço-temporais e um mecanismo de atenção híbrida de dois ramos para melhorar significativamente a precisão e a estabilidade da previsão de fluxo de passageiros de trânsito ferroviário urbano de curto prazo ao capturar efetivamente dependências espaciais dinâmicas e padrões temporais complexos.

lu zeng, qingshuo sha, tao gao, qinzhen fang2026-08-03
💻 ciência da computação

De-identification of Brazilian Portuguese Clinical Records Using a Hybrid Pipeline with Local Language Models

Este artigo apresenta e avalia um pipeline híbrido offline para desidentificação de prontuários clínicos em português brasileiro utilizando modelos de linguagem locais de pesos abertos e filtros baseados em regras, demonstrando alta revocação e estabilidade em hardware modesto sem exigir ajuste fino específico para a tarefa.

Caio Galvão Aragão, Marcelo Costa Oliveira, Thales Miranda de Almeida Vieira2026-08-03
💻 ciência da computação

An Agentic OODA Framework for Transparent End to End Clinical Decision Support

Este artigo propõe e avalia um Framework OODA Agêntico que aproveita sistemas multiagentes com validação de humano no ciclo para superar a variabilidade e os problemas de confiança dos LLMs padrão, demonstrando consistência e confiabilidade de saída significativamente maiores para o suporte à decisão clínica transparente e de segurança crítica no cuidado ao acidente vascular cerebral.

Brock Young, Jamil Ur Reza, Nijati Abulizi, Yasin Mamatjan2026-08-03
💻 ciência da computação

An Integrative Assistive Tool for Depression Severity Estimation: Cross-Cultural Robustness of Facial Dynamics in Diverse Clinical Interviews

Este artigo apresenta o MMANet, um framework de aprendizado profundo focado apenas em vídeo e preservador de privacidade que utiliza o alinhamento temporal micro-macro para estimar de forma robusta a severidade da depressão através de diversos conjuntos de dados culturais, alcançando alta precisão sem depender de modalidades de áudio e texto ruidosas ou intrusivas.

Shu Liu, Yilin Huang, Weiqing Deng, Zhuo Shu, Lan Li2026-08-03
💻 ciência da computação

Molten mark classification using multi-scale directional cross-scale attention fusion

Este artigo propõe um método de classificação de marcas de fusão para investigação de incêndios elétricos que utiliza um Swin transformer e uma rede piramidal de características bidirecional com fusão de atenção cross-scale direcional para alcançar precisão e robustez superiores contra a degradação de imagem em comparação com as abordagens baseadas em CNN existentes.

Taehi Kim, Jonghwa Shim, Eenjun Hwang2026-08-03
💻 ciência da computação

FactLink: A Cross-Domain Benchmark for Link Role Classification for Fact-Checking

Este artigo apresenta o FactLink, o primeiro benchmark para a tarefa de Classificação de Papel de Link de Verificação de Fatos, que compreende dois conjuntos de dados multilíngues de links anotados e demonstra que, embora os transformers ajustados finamente se destaquem em cenários ricos em dados, os Grandes Modelos de Linguagem de poucos disparos oferecem robustez superior em cenários de poucos recursos e de domínio cruzado.

Andrey Tagarev, Fatima Haouari, Carolina Scarton, Kalina Bontcheva2026-08-03
💻 ciência da computação

OPERA: Enabling Inter-node Concurrency in Byzantine Fault Tolerant Blockchains

Este artigo introduz o OPERA, um modelo de execução tolerante a falhas bizantinas que estende a concorrência entre os nós por meio de replicação parcial e paralelismo entre nós, reduzindo significativamente os custos de execução e aumentando o rendimento em blockchains sem comprometer a segurança ou a semântica da aplicação.

Sungwook Chung, Jinwoo Yang, Hyunwoo Kim, Wonjae Lee, Minsoo Ryu2026-08-03