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💻 ciência da computação

Zero-Trust, Zero-Knowledge: A Lightweight Blockchain and Federated Learning Framework for Privacy-Preserving IoT Device Authentication

Este artigo propõe um framework de autenticação de IoT leve e preservador de privacidade que integra princípios de Zero-Trust Zero-Knowledge, aprendizado federado baseado em comportamento com privacidade diferencial e uma blockchain Proof-of-Authority de alto rendimento para alcançar 99,2% de precisão e segurança robusta contra ataques, mantendo baixa latência e custo.

Mohamed Koroma, Ibrahim Abdulai Sawaneh, Mohamed Syed Fofanah, Maurice Sesay2026-10-20
💻 ciência da computação

Comparative Evaluation of Machine Learning Models for Heart Disease Prediction: Performance, Calibration, Threshold Selection, and Explainability

Este estudo avalia cinco modelos de aprendizado de máquina no conjunto de dados Cleveland Heart Disease, constatando que a regressão logística com um limiar calibrado de 0,552 alcançou o melhor desempenho (85,71% de acurácia e 0,939 de ROC-AUC), identificando simultaneamente os principais vasos, o tipo de dor no peito e os resultados do teste de tálio como preditores fundamentais, embora os autores enfatizem a necessidade de validação externa antes de generalizar esses achados para populações diversas.

Stanley Kirunda Dhakaba¹, Patience Atukunda¹, Anthony Bua²2026-10-20
💻 ciência da computação

An Internet Search--Augmented Soft Prompt Tuning Framework for Explainable Resume Screening in Healthcare Recruitment

Este estudo apresenta uma estrutura de modelo de linguagem de grande escala com ajuste de prompt suave e aumento de busca na internet que melhora significativamente a precisão, a explicabilidade e a eficiência da triagem de currículos na área da saúde ao integrar extração estruturada, recuperação de evidências direcionada e regras de especialistas para priorizar candidatos qualificados, mantendo a supervisão humana.

Yanting Wu, Tianao Hu, Siyu Gu, Yilin Mao, Xingxing Cen2026-10-20
💻 ciência da computação

Per-Node Performance and Memory Limits of LLM Inference on CPU-Only Edge Nodes

Este artigo caracteriza o desempenho e as restrições de memória da inferência de LLM apenas em CPU em nós de borda, revelando que a largura de banda de memória — e não o processamento — é o principal gargalo e que a quantização aumenta inesperadamente o uso de memória em tempo de execução, necessitando de um novo modelo de dimensionamento para um planejamento de implantação preciso.

Yogesh Narayan Gaur, Manju Khanna2026-10-20
💻 ciência da computação

A Scalable Framework for Longitudinal Surveillance of Research Evolution in Digital Medicine

Este artigo apresenta uma estrutura inovadora e escalável para rastrear a evolução da pesquisa através de literatura biomédica heterogênea, a qual foi aplicada a 78.073 artigos em medicina digital para revelar mudanças de tendências em aprendizado de máquina e IA generativa, ao mesmo tempo em que demonstra que muitos declínios aparentes em tópicos são artefatos de mudanças nas fontes de palavras-chave, em vez de um genuíno enfraquecimento do interesse.

Yilun Liang, Gongbo Zhang, Casey Ta, Yilu Fang, Chunhua Weng2026-10-20
💻 ciência da computação

Exact and near-duplicate symptom profiles inflate the reported performance of machine learning classifiers for diabetes: a leakage- aware re-evaluation of the UCI Early-Stage Diabetes dataset

Este estudo demonstra que o alto desempenho amplamente relatado de classificadores de aprendizado de máquina no conjunto de dados UCI Early-Stage Diabetes é significativamente inflado pelo vazamento de dados proveniente de perfis de sintomas exatos e quase duplicados, revelando que a validação cruzada rigorosa agrupada por perfil reduz substancialmente as estimativas de acurácia e altera os rankings dos modelos.

William Marin-Rodriguez, Daniel Andrade-Girón, Viviana Vellon-Flores, Enrique Diaz-Vega, Timoteo Solano-Armas2026-10-20
💻 ciência da computação

BTC-FUSION: Fusing Bitcoin Peer-to-Peer Network Metadata with On-Chain Analytics for Explainable Lead Generation and Risk-Controlled Attribution

O BTC-FUSION é um sistema offline que funde metadados da rede P2P do Bitcoin com análise on-chain para gerar leads explicáveis e de risco controlado para detecção de atividades ilícitas ao empregar um resolvedor ciente de CoinJoin, classificação baseada em gradient boosting e uma política de resposta de erro estritamente limitada, enquanto reconhece limitações na precisão de atribuição contra condições adversariais específicas.

Harshit Kumar Sengar, Yury Trochin, Tanav Dwivedi, Akshat Prasad, Ashwani Kumar, Tanvi Goel2026-10-20
💻 ciência da computação

Reliable Skin-Tone Fairness in Dermatology AI: From Lesion-Level Leakage to Tone-Adaptive Learning

Este artigo aborda a equidade de tons de pele na IA dermatológica ao expor a severa inflação de desempenho causada pelo vazamento de dados ao nível da lesão e a falta de confiabilidade dos proxies de tom de pele baseados em luminância, propondo, em última análise, um protocolo de avaliação rigoroso e um pipeline de pré-processamento adaptável ao tom que melhora significativamente a sensibilidade do modelo para tons de pele mais escuros sob condições clínicas realistas.

Muhammad Rizwan Tahir, Shaista Habib, Sadaf Jabeen, Zahoor Khan2026-10-20