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💻 ciência da computação

SMPD: Self-Supervised Meta-Learning for Predictive IoT Compromise Detection with Few-Shot Adaptation

O artigo propõe o SMPD, um novo framework de meta-aprendizado autossupervisionado que aproveita dados temporais multimodais e pré-treinamento contrastivo para prever comprometimentos de dispositivos IoT com 24 a 48 horas de antecedência com alta precisão e adaptabilidade de poucos disparos (few-shot), superando significativamente os baselines de detecção de intrusão existentes em ambientes com restrição de recursos.

Anwer KALGHOUM, Sofien MHATLI2026-07-22
💻 ciência da computação

Interpretable Audio Pattern Discovery in Keyword-Spotting Models via Waveform Optimization and Segment-Level Analysis

Este artigo apresenta o GRADV, um fluxo de trabalho de análise de sinais reprodutível que descobre e avalia padrões de áudio de classes-alvo em modelos de detecção de palavras-chave ao otimizar formas de onda e realizar análise em nível de segmento, alcançando altas taxas de sucesso sem propor novas arquiteturas de reconhecimento de fala.

Aleksandr Gertsen, Aleksandr Lenshin2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

Recovering Engineering-Change Traceability from Legacy CNC Work Orders: A Pydantic Schema and Few-Shot LLM Extraction Baseline

Este artigo propõe um esquema Pydantic e uma linha de base de modelo de linguagem pequeno com poucos disparos (few-shot) para extrair a rastreabilidade de mudanças de engenharia de ordens de serviço de CNC legadas, fragmentadas, bilíngues e truncadas, demonstrando alta validade de esquema ao revelar que pré-prompts contextualmente fundamentados degradam o desempenho e filtros pós-determinísticos melhoram a precisão sem afetar o recall.

Chien-Yu Lin, Yuan-Ping Luh, YUH-WEN CHEN2026-07-21
💻 ciência da computação

OptiVerse AI: Explainable Deep Learning and Three-Dimensional Retinal Reconstruction from Fundus Images for Early Retinal Disease Detection

O OptiVerse AI é um sistema de aprendizado profundo explicável que utiliza EfficientNetB7 e Grad-CAM para classificar a retinopatia diabética e reconstruir estruturas retinianas 3D a partir de imagens de fundo de olho padrão, alcançando mais de 95% de precisão para aprimorar a detecção precoce da doença e a tomada de decisão clínica.

ABDELRAHMAN Elwelely2026-07-21
💻 ciência da computação

RECON: A Recipe-Driven, Evidence-Fused, Neuro-Symbolic Multi-Agent Architecture for Autonomous Document Compliance Auditing across Heterogeneous Enterprise Repositories

Este artigo apresenta o RECON, uma arquitetura multiagente neurosimbólica que combina regras determinísticas, detecção fuzzy e raciocínio por LLM com um sistema de receitas orientado por YAML e auditoria à prova de violação para entregar revisões de conformidade de documentos reproduzíveis, defensáveis e com fusão de evidências através de repositórios empresariais heterogêneos.

Swapnil2026-07-21
💻 ciência da computação

For foundation-model registration in correlative microscopy, cross-modal appearance matters more than field of view

Este artigo demonstra que, para o registro de microscopia correlativa, a similaridade de aparência cross-modal é um determinante mais crítico de sucesso do que o tratamento da escala do campo de visão, como evidenciado pelo desempenho superior de backbones treinados em cross-modal e pela falha de wrappers ingênuos de consciência de escala em superar disparidades de aparência.

Frank Cai2026-07-21
💻 ciência da computação

Measurement-guided, training-free Fourier correction: a cost-efficient alternative to generative adaptation for cold-start construction-scene segmentation

Este artigo introduz um protocolo de correção de Fourier eficiente em termos de custo e livre de treinamento que quantifica e ajusta desajustes específicos de amplitude de baixa frequência entre imagens de construção sintéticas e reais para melhorar significativamente o desempenho de segmentação de cold-start para classes raras de segurança crítica sem exigir extensos dados não rotulados do alvo ou modelos generativos.

Jonghun Gim, Jeongik Min2026-07-21✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

CB-SentiLex: An Auditable Weak-Supervision Framework for Central Bank Stance Detection with a Bangladesh Bank Benchmark

Este artigo apresenta o CB-SentiLex, um framework de supervisão fraca auditável e o primeiro benchmark de PLN reproduzível para um banco central do sul da Ásia, que gera com sucesso rótulos de postura para um corpus do Bangladesh Bank e demonstra um forte desempenho do modelo, juntamente com correlações significativas com as direções da política monetária, apesar dos desafios provenientes do drift de conceito temporal.

Ann Naser Nabil, Umme Hafsa2026-07-21
💻 ciência da computação

Recursive Cascade Instability and Targeted Stabilization in Multi-Agent AI Systems: Large-Scale Network Simulations Using an Ethical Field Theory Framework

Este estudo introduz a estrutura da Teoria de Campo Ético para demonstrar, por meio de simulações em larga escala, que a estabilização direcionada adaptativa é significativamente mais eficaz do que a regulação uniforme ou a ausência de intervenção na prevenção de instabilidades de cascata recursiva através de diversas topologias de redes de IA multiagentes.

Ali Moslemi Tabrizi2026-07-21
💻 ciência da computação

Co-identification of Vibration, Structural Looseness, and Surface Damage in Industrial Equipment Operation Videos

Este artigo apresenta um algoritmo de discriminação conjunta que identifica sinergicamente estados de vibração, folga estrutural e defeitos superficiais em vídeos de equipamentos industriais ao integrar características espaciotemporais de um Video Swin Transformer, características de microdeslocamento de fluxo óptico RAFT e análise de aparência multitarefa, reduzindo significativamente as detecções perdidas em cenários de anomalias compostas em comparação com modelos de tarefa única.

Yukun Du, Zhihuang Chen, Quanle Liu, Yuang Dong2026-07-21