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DAÏO: A High-Specificity Real-TimeVision-Based Fall Detection SystemUsing Advanced Kinematic Tracking andComputer Vision

O artigo apresenta o DAÏO, um novo sistema de detecção de quedas baseado em visão capaz de operar em borda, que combina um estimador de pose leve, um Filtro de Kalman Estendido adaptativo e um Mecanismo de Lógica de Tripla Verificação para alcançar alta especificidade (96,4%) e reduzir significativamente os falsos positivos provenientes de atividades cotidianas e prostrações religiosas, mantendo o desempenho em tempo real em hardware de consumo.

Alamin Abubakar Nataala2026-07-17
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STAC-MV: Spatio-Temporal Adaptive Context for Neural Multiview Video Compression

O STAC-MV é o primeiro framework de compressão de vídeo multivista baseado em transformer que aproveita a seleção de contexto adaptativa consciente da geometria e a atenção entre visões para alcançar melhorias significativas de BD-rate sobre os padrões convencionais através de diversas configurações de câmera, enquanto reduz substancialmente o tempo de codificação.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-17
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Multi-Stage Alignment of Large Language Models for Popularity Bias Mitigation in Generative Movie Recommendation

Este artigo propõe um pipeline de alinhamento de múltiplos estágios combinando extração de preferência, ajuste fino supervisionado e Otimização de Preferência Direta para mitigar eficazmente o viés de popularidade em recomendadores de filmes baseados em LLM, alcançando melhoria na novidade e na cobertura do catálogo enquanto mantém uma precisão competitiva.

Subham Raj, Krishnakant Chourey, Sriparna Saha, Brijraj Singh, Niranjan Pedanekar2026-07-17
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Towards Generalizable Face Forgery Detection via Multi-Granularity Fusion

Para abordar a lacuna de generalização na detecção de falsificação facial causada pelo conflito entre semânticas de alto nível transferíveis e artefatos locais esparsos, este artigo propõe o SemFusion, um framework que combina a Regularização de Consistência Semântica para preservar a estrutura transferível do CLIP com o Aprendizado de Evidência de Patch Multinível para capturar e fundir efetivamente pistas de falsificação localizadas.

Mingjie Zhao, Yiu-ming Cheung, Guilin Pang2026-07-17
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An Agent-Based Concept Generation ApproachUsing Concept Bottleneck Models for ChestRadiograph Classification

Este estudo demonstra que a construção de conceitos clinicamente fundamentados aprimora os modelos de gargalo de conceito para a classificação de radiografias de tórax, com abordagens supervisionadas alcançando um desempenho forte comparável às linhas de base sem gargalo, enquanto modelos livres de rótulos oferecem uma alternativa promissora quando as anotações de conceitos não estão disponíveis.

Mehmet Varan, Fatih Soygazi, Damla Oguz2026-07-17
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BioGraph-SentiCOVID: Calibrated Adaptive Context Selection for Graph Neural Sentiment Analysis of COVID-19 Tweets

Este artigo apresenta o BioGraph-SentiCOVID, uma estrutura de rede neural de grafo de contexto adaptativo calibrado que otimiza a seleção de contexto conversacional e hiperparâmetros por meio de um algoritmo genético para alcançar o estado da arte na classificação de sentimento de tweets ruidosos sobre a COVID-19 no Twitter.

Moustafa MAASKRI, Mohamed GOISMI, Djamal SEGHIER, Mohamed DEBBAB2026-07-17
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Political Stance Detection on X During the 2024U.S. Election: A Comparative Study of Classical, Neural, and Transformer Models

Este artigo apresenta um estudo comparativo de modelos clássicos, neurais e de transformer para a detecção de posicionamento político no X durante as eleições de 2024 nos EUA, demonstrando que, embora o BERTweet ajustado finamente alcance a maior acurácia, modelos clássicos cuidadosamente projetados, como SVMs lineares, oferecem uma alternativa altamente competitiva, mais eficiente e interpretável para implantação escalável.

Qile Wang, Sahar Ostadrahimi, Safoura Faghri, Mohammad Baksh, Matthew Louis Mauriello, Kenneth E. Barner2026-07-17
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A Workflow for Grant Discovery and Proposal Development Using Large Language Models: Development and Formative Evaluation

Este artigo descreve e avalia formativamente um fluxo de trabalho governado e suportado por um modelo de linguagem de grande escala, implementado em uma empresa colombiana de IA para a saúde, para melhorar sistematicamente o rendimento e a rastreabilidade da descoberta de subsídios e do desenvolvimento de propostas, mantendo a supervisão do pesquisador. Na Fase 1 ("A Caça ao Tesouro"), a descrição da figura "83" foi corrigida para refletir que esses 83 candidatos passaram pelo filtro e foram considerados bons, em vez de serem inelegíveis ou rejeitados.

Katherine Monsalve Barrientos, Natalia Castano-Villegas, Jose Zea, Laura Velásquez2026-07-16
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Iterative Feedback--Refinement for Faithful Structured Clinical-Note Representation

Este artigo propõe um framework de feedback-refinamento iterativo utilizando grandes modelos de linguagem para induzir dinamicamente esquemas adaptativos para converter notas clínicas não estruturadas em representações estruturadas e fiéis, o qual supera os baselines existentes ao reduzir significativamente a omissão e a alucinação sem exigir dados rotulados ou ajuste fino.

Eslam Ahmed Mohamed, Irini Logothetis, Adrian Bingham, Kon Mouzakis2026-07-16