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Ten Novel Phenomena in Machine Psychology: How Large Language Models Exhibit Complex Identity-Reactive Behaviors in Response to Ethnically-Cued User Names

Este estudo introduz o framework de "Psicologia de Máquina" para revelar que modelos de linguagem de grande escala alinhados, embora livres de viés racial explícito, exibem dez novos comportamentos reativos à identidade, altamente estruturados, em resposta a nomes de usuários com pistas étnicas, necessitando de uma mudança da mitigação básica de danos para uma avaliação comportamental abrangente.

Abbas Hamidavi2026-07-16
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“Just do register analysis”, they said. “It’ll be easy”, they said: Evaluating the impact of lexico-grammatical tagging systems  on multidimensional analysis

Este estudo avalia sistematicamente cinco sistemas de marcação lexico-gramatical de código aberto para análise multidimensional, revelando que, embora eles repliquem com sucesso distinções gerais de registro, suas pontuações dimensionais resultantes variam significativamente devido à operacionalização inconsistente de recursos, em vez de diferenças nos pipelines de PLN subjacentes.

Andreas Blombach, Marianna Gracheva, Clara Steinfels, Michaela Mahlberg2026-07-16
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Structured Evidence and Vision-Language Models for Interpretable Vision-Only UAV Behavior Analysis

Este artigo propõe uma estrutura de quatro camadas que aprimora sistemas contra-UAV baseados apenas em visão ao converter trajetórias rastreadas em evidências de movimento estruturadas e combiná-las com mosaicos de quadros-chave em um modelo de visão-linguagem para gerar rótulos de comportamento interpretáveis, estimativas de urgência e justificativas em linguagem natural, demonstrando que dados de trajetória estruturados são o principal motor para uma análise precisa do comportamento de UAVs.

Keyu Chen, Zihui Xu, Guoqi Li2026-07-16
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A Path Fitting Accuracy Improvement and Evaluation Method Based on Minimum Toll and Multi-dimensional Anomaly Detection Engine

Este artigo propõe uma estrutura de ajuste de trajetória em dois estágios que integra um princípio de "pedágio mínimo" com um mecanismo de detecção de anomalias multidimensional para abordar problemas de dados de pórticos em pedágios de rodovias, alcançando uma melhoria de 2,1% na precisão e uma redução de 70% nos desvios de faturamento, ao mesmo tempo em que introduz um novo modelo de avaliação de indicadores duplos para garantir a confiabilidade dos resultados.

Jian Li, Yunfang Zhao, Ke Zhang, Xin Gao, Lexiang Mei, Xiaoyu Guo2026-07-16
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Circuit-Inspired High-Order Neural Networks with Unified Neural Dynamics Modeling for PDE Solving and Visual Perception

O artigo apresenta o CHONN, um framework modular inspirado em circuitos que emprega composição em cascata baseada em Kirchhoff para criar dinâmicas neurais de ordem superior estáveis e interpretáveis, superando, assim, as abordagens tradicionais de empilhamento de profundidade na resolução de equações diferenciais parciais e no aprimoramento de tarefas de percepção visual.

Baochang Zhang, Tongfei Chen, JingyinG Yang, Linlin Yang, Juan Zhang, Jinhu Lü, David Doermann, Chunyu Xie, Tian Wang, G (…)2026-07-16
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Physics-Informed AI Framework Enables Generalizable and Reliable Cerebrovascular Hemodynamic Profiling

O artigo apresenta o 4DHemoX, uma estrutura de IA informada pela física que utiliza um conjunto de dados híbrido e uma arquitetura neural com incorporação de Navier-Stokes para reduzir a lacuna entre simulação e realidade e permitir um perfil hemodinâmico cerebrovascular confiável, generalizável e eficiente em termos de dados para aplicações clínicas.

Fen Miao, Chen Chen, Yuan Lin, Yun Zhang, Jiannong Cao, Yingjie He, Jiaqi Huang, Honglei Zhao, Jun Yang, Huiying Liang (…)2026-07-16
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User Interfaces in Machine Learning-Based Decision Support for Emergency Department Triage – A Systematic Review

Esta revisão sistemática de 25 estudos revela que, apesar da importância crítica do design centrado no usuário, os sistemas de suporte à decisão clínica baseados em aprendizado de máquina para triagem em departamentos de emergência frequentemente carecem de recursos de interface abrangentes, testes de usabilidade e colaboração interdisciplinar, dificultando, assim, sua adoção e eficácia no mundo real.

Kirsten Zantvoort, Sylvain Brouwer, Nadine Schlicker, Peter Mross, Andreas Jerrentrup, Martin C. Hirsch, Philipp Russ2026-07-15
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REGAL-Driven Hierarchical Graph Reinforcement Network for Stable and Energy- Efficient Communication in Wireless Sensor Networks

Este artigo propõe a Rede de Reforço de Grafos Hierárquica Orientada por REGAL (HGRN), um novo framework que integra Redes Neurais de Grafos, Atenção de Gradiente de Energia Residual, Aprendizado por Reforço Profundo e um Algoritmo de Otimização de Partridge Adaptável à Energia para alcançar uma comunicação estável, energeticamente eficiente e com carga balanceada em Redes de Sensores Sem Fio de larga escala, demonstrando desempenho superior em tempo de vida da rede, conservação de energia e entrega de pacotes em comparação com abordagens de agrupamento existentes.

Kumar J, Vinoth Kumar P, Bharathi S, Deepan S2026-07-15
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Blast Radius Characterization of Triple-Level Poisoning Attacks in Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation Systems

Este artigo formaliza e quantifica empiricamente o raio de alcance de ataques de envenenamento de nível triplo em sistemas RAG de Grafos de Conhecimento, demonstrando que o envenenamento de hubs causa a propagação mais severa de corrupção e propondo uma defesa consciente de grafos baseada em pontuação de confiança ponderada pelo grau para mitigar esses riscos.

Shree Raksha H R, Jasmine K S2026-07-15
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Enhancing Intrusion Detection System Resilience Against Adversarial Evasion Attacks Using Adversarial Training

Este artigo propõe um sistema de detecção de intrusão híbrido LightGBM-MLP aprimorado por meio de treinamento adversarial com o Método do Sinal do Gradiente Rápido (FGSM) no conjunto de dados UNSW-NB15, melhorando com sucesso a robustez contra ataques de evasão ao manter 77,80% de acurácia sob perturbações fortes, enquanto incorre em uma redução mínima de apenas 6,66% no desempenho com dados limpos.

MUKUNTH s, VATCHALA S, YOGESH C2026-07-15