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💻 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
💻 ciência da computação

Graph-Aware Reinforcement Learning for Reusable Prompt Compression in Black-Box LLMs

Este artigo propõe um framework de aprendizado por reforço em grafos consciente da tarefa que comprime contextos de raciocínio reutilizáveis em LLMs de caixa-preta ao treinar uma política leve para tomar decisões extrativas de manter-ou-descartar em unidades de raciocínio estruturadas em grafos, alcançando economias significativas de custo de entrada enquanto preserva a precisão do raciocínio.

Mehrshad Eskandarpour, Parmida Haddadnejad, Mohammadjavad Jannati2026-08-03
💻 ciência da computação

An SO(3)-equivariant reciprocal space neural potential for long-range interactions

O artigo apresenta o EquiEwald, um novo potencial interatômico neural SO(3)-equivariante que estende a soma de Ewald para o espaço recíproco para capturar efetivamente interações eletrostáticas e de polarização de longo alcance, preservando simultaneamente informações dependentes da orientação, melhorando significativamente a precisão e a eficiência de dados em modelos de aprendizado de máquina para sistemas periódicos e aperiódicos.

Taoyong Cui, Lingfeng Zhang, Dongzhan Zhou, Lei Bai, Shufei Zhang, Luca Rossi, Mao Su, Wanli Ouyang, Pheng Ann Heng2026-08-03
💻 ciência da computação

Nonequilibrium training dynamics and scaling laws of language models

Este artigo propõe uma teoria multiescala estocástica fundamentada na física de não equilíbrio para explicar a origem mecanística das leis de escala de modelos de linguagem, modelando o treinamento como um passeio aleatório enviesado dependente de escala que produz leis de potência derivadas analiticamente para a perda em relação aos dados e ao tamanho do modelo, enquanto identifica uma dinâmica bifurcada de duas fases de compressão de contexto e absorção de fronteira.

Zhijie Xu2026-08-03