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Humans Disengage, Reasoning Models Persist: An Item-Controlled Dissociation in Deliberation Allocation

Este artigo revela uma dissociação crítica entre humanos e grandes modelos de raciocínio (LRMs) na alocação de deliberação: embora ambos dediquem mais tempo a problemas mais difíceis no geral, os humanos investem menos tempo em itens que acabam errando (abandonando tarefas difíceis), ao passo que os LRMs paradoxalmente geram traços de raciocínio mais longos em problemas nos quais falham (persistindo na incerteza), destacando uma diferença fundamental nas políticas de interrupção e controle, apesar das semelhanças superficiais.

Han-yu Wang2026-07-23
💻 ciência da computação

How AI-Generated Prompts Shape Emotional Expression in Digital Drawing: Effects on Visual Complexity, Creative Engagement, and Arousal

Este estudo demonstra que o uso de prompts assistidos por IA aumenta a complexidade visual e o engajamento comportamental no desenho digital, ao mesmo tempo em que revela que modelos de aprendizado de máquina podem prever melhor categorias afetivas amplas do que emoções detalhadas com base nessas características de desenho.

Hong-Chun Shi2026-07-22
💻 ciência da computação

DIT: A Decentralized Identity and Trust Protocol for Post-Quantum CA-Free Web Authentication

DIT é um protocolo de autenticação descentralizado e pós-quântico que elimina a tradicional hierarquia de CA ao ancorar identidades de domínio em chaves ML-DSA-65 verificadas por DNSSEC e utilizar um handshake híbrido X25519MLKEM768 com logs de transparência de Merkle para fornecer confiança eficiente e revogável sem autoridades de certificação centralizadas.

Debasish tripathy, Dayananda P2026-07-22
💻 ciência da computação

Uncertainty-Guided Triple-Memory Fusion for Robust Multi-Object Tracking

Este artigo propõe uma estrutura de fusão de memória tripla guiada por incerteza que utiliza o Mamba probabilístico para quantificar a incerteza do movimento e fundir dinamicamente as memórias de movimento, aparência e categoria, alcançando o estado da arte em rastreamento robusto de múltiplos objetos em cenas dinâmicas complexas.

Weichao Guo, Leiming He, Han Li, Yi Sun, Yuchen Zhang, Chenguang Xing2026-07-22
💻 ciência da computação

A Grayscale image encryption using cubic fractional transformation and logistic map

Este artigo propõe um esquema de criptografia de imagens em tons de cinza que combina uma S-box gerada por transformação fracionária cúbica com um mapa logístico para realizar substituição, difusão e embaralhamento baseado em XOR, demonstrando segurança robusta por meio de análises estatísticas e de sensibilidade de chave abrangentes.

Abdul Qadeer, Rashid Ali, Tahir Sajjad Ali2026-07-22
💻 ciência da computação

Artificial Intelligence Framework for Audit-Ready Pharmaceutical Manufacturing Under Explainability, Fairness, and Regulatory Transparency Constraints

Este estudo propõe uma estrutura de IA abrangente para a fabricação farmacêutica que integra modelagem preditiva com explicabilidade, equidade, calibração, monitoramento de desvio e rastreabilidade regulatória para garantir decisões de governança de qualidade auditáveis e defensáveis.

Charles Onyeka Nwamekwe, Nkemakonam Chidiebube Igbokwe, Chukwuma Godfrey Ono2026-07-22
💻 ciência da computação

Seeing quality through AI: YOLOv11 for automated grading of dried sea cucumber processing methods

Este estudo demonstra que um modelo de aprendizado profundo leve, YOLO11n, pode alcançar uma precisão quase perfeita na classificação automática de métodos de processamento de pepino-do-mar seco (salga, defumação e torra) a partir de imagens de objetos densos, oferecendo uma alternativa robusta e não destrutiva à inspeção manual subjetiva para a classificação de qualidade.

Luther Alexander Latumakulita, Risnandar Risnandar, Hence Beedwel Lumentut, Silviani Esther Rumagit2026-07-22
💻 ciência da computação

Semantic-Guided Multi-Scale Dual-Teacher Distillation Network for Medical and Industrial Anomaly Detection

Este artigo propõe o SGMS-DTDNet, uma rede de destilação de duplo professor multiescala guiada semanticamente que integra semântica específica de domínio, prioridades estruturais e seleção adaptativa de características para alcançar o estado da arte em detecção unificada de anomalias médicas e industriais, superando desafios como a escassez de amostras anormais e morfologias de defeitos heterogêneas.

Pufan Guo2026-07-22
💻 ciência da computação

Beyond full fine-tuning: enhancing generalizability in ECG foundation models' downstream adaptation

Este estudo demonstra que estratégias de ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT), como o ajuste fino parcial e o BitFit, superam o ajuste fino completo em modelos de fundação de eletrocardiograma ao aumentar significativamente a generalização e reduzir o sobreajuste, particularmente em dados fora do domínio e cenários de recursos limitados.

Giuliana Monachino, Beatrice Zanchi, Georgiy Farina, Francesca Dalia Faraci2026-07-22