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💻 ciência da computação

The World Is a Hypothesis: Epistemic Control for Executable World-Model Agents in Novel Interactive Environments

Este artigo apresenta o THEA, uma política de revisão definida por prompts que trata modelos de mundo executáveis como teorias falsificáveis para orquestrar agentes pais e subagentes especialistas, alcançando desempenho de estado da arte em 22 de 25 jogos ARC-AGI-3 com custos significativamente reduzidos, enquanto garante que a revisão de hipóteses permaneça explícita, auditável e econômica.

Bruno Laureano dos Santos2026-07-28
💻 ciência da computação

Pretraining Transfer, Adaptation Dependence, and Dense Evaluation in Low-Label Cell Instance Segmentation: A Controlled Study

Este estudo controlado demonstra que os rankings das estratégias de pré-treinamento para segmentação de instâncias celulares com poucos rótulos não são inerentes apenas aos pesos da rede principal, mas dependem criticamente dos protocolos específicos de transferência e adaptação utilizados, ao mesmo tempo em que destaca que as avaliações padrão subestimam significativamente o desempenho em imagens de microscopia densas.

Yinghuan Li2026-07-28
💻 ciência da computação

Meta-Analysis of Feature Representation Techniques for Fake News Detection: Evidence from Publicly Available Benchmark Datasets

Esta meta-análise de conjuntos de dados de referência publicamente disponíveis demonstra que representações híbridas de características combinadas com abordagens de aprendizado de conjunto oferecem estabilidade preditiva e eficácia superiores para a detecção de notícias falsas em comparação com métodos individuais de extração de características e classificadores.

Kazi Abdul Mannan, Tasima Tahsin Diya2026-07-28
💻 ciência da computação

A Modular Image Manipulation Localization Framework using a Dual-Stream Classifier and Conditional Diffusion Models

Este artigo propõe um novo framework modular de dois estágios para localização de manipulação de imagens que primeiro classifica tipos de falsificação usando um classificador de fluxo duplo fundindo características RGB e SRM, e então emprega modelos de difusão condicional especializados com uma função de perda híbrida para gerar máscaras de manipulação precisas, alcançando um desempenho competitivo em conjuntos de dados de referência.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 ciência da computação

Active Image Manipulation Detection and Localization using TransUNet for Fragile Watermarking

Este artigo propõe um novo framework de Detecção e Localização de Manipulação de Imagem Ativa (AIMDL) que utiliza o TransUNet para geração e recuperação robustas de marcas d'água, combinado com um módulo forense multi-head UNet, para alcançar detecção de adulteração de alta precisão e localização ao nível de pixel enquanto equilibra dinamicamente a transparência e a robustez da marca d'água.

Zohaib Hamdule, Venkatanareshbabu Kuppili2026-07-28
💻 ciência da computação

StrokePlan-RNN: Predicting Ordered Drawing Procedures from Face Line Art

Este artigo apresenta o StrokePlan-RNN, um modelo autorregressivo condicionado por imagem que prevê com sucesso sequências de traços ordenados a partir de arte de linha facial estática ao treinar em um conjunto de dados recém-construído, alcançando alta precisão geométrica ao mesmo tempo em que destaca a necessidade de métricas de avaliação procedimentais aprimoradas.

Gameil S. H. Ali, Entesar Altaheri2026-07-28
💻 ciência da computação

Adaptive Training Controller (ATC): An Autotuning Framework for CNN-Based Plastic Waste Classification Using the PLASTIC Dataset

Este artigo aborda o desafio da classificação de resíduos plásticos ao introduzir um novo conjunto de dados PLASTIC específico para o domínio e propor o Adaptive Training Controller (ATC), uma estrutura de ajuste automático independente de arquitetura que supera ferramentas existentes como o Optuna ao atingir até 94,89% de acurácia com o ResNet101, reduzindo simultaneamente os requisitos de recursos computacionais.

SHYAMASREE KARMAKAR, Sukanya Saha, Sunita Roy, Ranjan Mehera, Rajat Kumar Pal2026-07-28
💻 ciência da computação

Can a Large Language Model Serve as the Missing Second Reviewer? Prominence Bias, Retrieval Effects, and a Confidence-Fabrication Gap in an Empirical Evaluation of Two Published Meta-Analyses

Esta avaliação empírica demonstra que, embora os Grandes Modelos de Linguagem possam identificar erros reais negligenciados por revisores humanos e melhorar significativamente a recuperação de estudos quando equipados com ferramentas de recuperação, eles permanecem substitutos não confiáveis para a verificação humana devido a problemas persistentes como o viés de proeminência, a confluência entre artigos e a fabricação de inconsistências inexistentes.

Paul Fontelo2026-07-28
💻 ciência da computação

Cyber-Physical Orchestration of Emergency Department Services Through a Bidirectional Digital Twin and a Deep Reinforcement Learning Agent: Architectural Design, In SilicoValidation, and Critical Analysis of Performance Under Demand Stress

Este artigo apresenta e valida uma arquitetura ciber-física integrando um Gêmeo Digital bidirecional, um agente de Aprendizado por Reforço Profundo e uma camada de IA Explicável para otimizar o despacho de departamentos de emergência, demonstrando reduções significativas na ocupação de pico sob estresse de alta demanda ao mesmo tempo em que expõe e aborda criticamente artefatos de instrumentação específicos no processo de validação.

Joseph Javier Sánchez Acuña, Mario Anzures García2026-07-28
💻 ciência da computação

The Machine Proposes. The Proof Disposes: Neuro-Symbolic Synthesis of Formally Verified Markov Usage Models from Natural Language Requirements

Este artigo introduz o Neuro-Symbolic MBST, um framework que automatiza a síntese de modelos de uso de Markov formalmente verificados a partir de requisitos em linguagem natural ao integrar o aprendizado L*, LLMs com restrição gramatical e otimização convexa, alcançando assim uma detecção de falhas e cobertura de alta fidelidade que supera significativamente os baselines puramente neurais, ao mesmo tempo em que elimina gargalos de modelagem manual para sistemas críticos de segurança.

Nathan Ginting2026-07-28