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💻 ciência da computação

BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1

Este artigo apresenta o BQEB ForecastBench, um framework de benchmarking aberto que utiliza o conjunto de dados BQEB-Data v1 para padronizar a avaliação de modelos de IA para previsão de redes elétricas inteligentes, demonstrando, por meio de experimentos de linha de base, que a Regressão Linear supera outros modelos na previsão de carga e preços de eletricidade, ao mesmo tempo em que destaca a complexidade inerente à previsão de preços.

Rakesh Kumar Agrawal2026-07-29
💻 ciência da computação

When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo de tarefa dupla baseado em LSTM que prevê simultaneamente o tempo de recompra do cliente e a seleção do próximo produto, demonstrando desempenho superior sobre modelos existentes em dados de e-commerce de larga escala e oferecendo um sistema de agente de IA prático para otimização de marketing automatizada.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29
💻 ciência da computação

Proximity-Preserving Neural Subdivision

Este artigo introduz a Subdivisão Neural de Preservação de Proximidade (PNS), uma regra de refinamento treinável que aumenta a subdivisão de Loop com uma correção limitada e controlada pela curvatura para capturar adaptativamente características geométricas locais enquanto mantém estritamente propriedades estruturais essenciais como equivariância de movimento rígido, reprodução planar e estabilidade espectral.

Hassan Ugail2026-07-29
💻 ciência da computação

Mapping Cybersecurity Standards to Higher-Education Maturity Domains: A Reproducible Cross-Framework Content Analysis

Este estudo emprega uma análise de conteúdo reproduzível de um mapeamento cruzado de 50 registros para mapear dez domínios de maturidade de cibersegurança no ensino superior contra dez frameworks autoritativos, revelando que, embora o NIST CSF 2.0 forneça uma cobertura abrangente, uma abordagem em camadas integrando padrões gerais de risco, operacionais, setoriais e de IA é necessária para uma governança institucional eficaz.

Prof. Mohit Tiwari2026-07-29
💻 ciência da computação

ChainTrust-LLM: Secure and Auditable Hallucination Mitigation in Medical LLMs Using Blockchain and Expert Feedback

Este artigo apresenta o ChainTrust-LLM, um novo framework que integra o feedback de especialistas com um registro de blockchain baseado em DAG para detectar e mitigar alucinações em modelos de linguagem de grande escala médicos, alcançando uma redução de 64,8% nas taxas de erro enquanto garante interações seguras e auditáveis com latência mínima.

Muhammad Ismail Mohamand2026-07-29
💻 ciência da computação

Hybrid Siamese Deep Learning Framework for Duplicate Question Detection using Contextual and Lexical Feature Fusion

Este artigo propõe uma estrutura híbrida de aprendizado profundo Siamese que funde embeddings contextuais do BERT, características lexicais baseadas em Glove com CNN-BiLSTM e métricas linguísticas manuais para detectar eficazmente perguntas duplicadas em plataformas de Community Question Answering, alcançando 85,03% de acurácia no conjunto de dados Quora Question Pairs.

Meherzadi Muntaha, Muhammad Junaid Asif, Naveed Hussain, Rana Fayyaz Ahmad2026-07-29
💻 ciência da computação

An Emergency Decision Support Framework for Flight-Deck Accidents: Integrating Dynamic Adjudication, Multi-Agent Cooperation, and Hierarchical Path Planning

Este artigo propõe o Framework de Suporte à Decisão de Emergência Inteligente para a Segurança do Convés de Voo (IEDFS), um sistema de malha fechada que integra raciocínio dinâmico, tomada de decisão cooperativa multiagente e planejamento de trajetória hierárquico para aumentar significativamente o controle de incêndio, a sobrevivência de vítimas e a recuperação operacional em emergências no convés de voo naval em comparação com as abordagens estáticas convencionais.

Jianwei Huang, Yue Hou2026-07-29
💻 ciência da computação

Metadata-based Methods to Generate Synthetic Health Data: A Scoping Review

Esta revisão de escopo identifica métodos existentes baseados em metadados para a geração de dados de saúde sintéticos e destaca lacunas críticas em sua avaliação padronizada, orientação ética e aplicabilidade específica ao desenvolvimento de código em contextos de análise federada.

Christina Read, Oisín Ryan, Cynthia Poelen, Vjola Hoxhaj, Albert Cid Royo, Erik-Jan van Kesteren, Miriam Sturkenboom, Co (…)2026-07-29