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💻 ciência da computação

Graph Neural Network-Based Team Sports Performance Analysis and Tactical Strategy Optimization

Este artigo propõe uma estrutura baseada em redes neurais de grafos que modela esportes de equipe como grafos heterogêneos dinâmicos para prever a eficiência ofensiva e formações defensivas, enquanto otimiza estratégias táticas por meio de aprendizado por reforço em grafos e raciocínio contrafactual, demonstrando desempenho superior sobre bases de referência existentes em conjuntos de dados da UEFA Champions League e da NBA.

Honghong Song2026-07-14
💻 ciência da computação

Enhanced Classifications of Skin  Melanoma, Actinic Keratosis, and Basal Cell Carcinoma Tumors Versus Normal Tissues Utilizing  YOLOv11 and  EfficientNetV2M  Deep Learning Models

Este artigo avalia os modelos YOLOv11 e EfficientNetV2M no conjunto de dados desbalanceado HAM10000 para classificação de tumores de pele, demonstrando que o YOLOv11 alcança uma revocação superior (86,5%) para triagem de alta sensibilidade, enquanto o EfficientNetV2M combinado com um classificador SVM oferece uma especificidade mais alta (96,8%) para triagem precisa.

Salah Aly, Alaa Awad2026-07-14
💻 ciência da computação

Hybrid Quantum Intelligence for Detecting Sophisticated Financial Fraud in Dynamic Transaction Ecosystems

Este artigo propõe uma estrutura híbrida quântico-clássica abrangente composta por cinco modelos especializados (QAFEN-CNN, VQTM-LSTM, QGCL-Net, QVAE-DD e QMRL-XAI) que coletivamente aumentam a precisão da detecção de fraudes financeiras, a adaptabilidade a ecossistemas dinâmicos e a explicabilidade regulatória por meio de técnicas avançadas de emaranhamento de características quânticas, construção de grafos e meta-aprendizado por reforço.

MUDIMELA MADHUSUDHAN, Pramoda Patro2026-07-14
💻 ciência da computação

Autonomous System Vulnerability Remediation: A Survey of Agentic AI, Reinforcement Learning, Benchmarks, and Operational Safety

Este levantamento sintetiza pesquisas emergentes sobre remediação autônoma de vulnerabilidades em diversos ambientes computacionais, organizando a literatura em seis fluxos principais e um modelo de tarefa formal de ciclo fechado para destacar temas críticos, mecanismos de segurança operacional e lacunas de pesquisa significativas na implementação de IA agêntica e aprendizado por reforço para reparo seguro de sistemas.

Abanisenioluwa Orojo, Webster Elumelu, Emmanuelli El-Mahmoud, Erika Leal2026-07-14
💻 ciência da computação

Audit Detection Risk Reduction Using Machine Learning: Evidence from 3.3 million Transactions

Este estudo introduz e valida uma estrutura de aprendizado de máquina de quatro camadas que reduz significativamente o risco de detecção de auditoria e o tempo de processamento em comparação com métodos tradicionais, ao alavancar modelos não supervisionados e supervisionados em 3,3 milhões de transações reais de uma empresa de energia mongol, enquanto também revela um novo "efeito de mascaramento por agregação" em anomalias da Lei de Benford.

Tsetsegjargal Ulambayar, Oyunbileg Pagjii, Oyuntsetseg Luvsandash, Gantulga Garamdorj, Uyanga Sambuu2026-07-14
💻 ciência da computação

An Explainable AI Framework for Thai Dish Recommendation Using Sensory Profiling and Association Rule Mining

Este estudo propõe uma estrutura de IA explicável que integra a mineração de regras de associação com o perfil sensorial tridimensional para analisar dados de transações de restaurantes tailandeses, revelando, assim, padrões de combinação de pratos culturalmente fundamentados e permitindo a geração de recomendações de refeições interpretáveis e autênticas.

Silada Intarasothonchun, Pongphan Sathatip, Patcharaporn Mahasuweerachai, Kullapapruk Piewthongngam2026-07-13
💻 ciência da computação

A Lightweight Neural Network Approach for Phishing URL Detection

Esta pesquisa propõe uma abordagem de rede neural leve para detecção de URLs de phishing utilizando o conjunto de dados PhiUSIIL, demonstrando que a otimização de hiperparâmetros e a aplicação de escalonamento de dados aumentam significamente a precisão da classificação, mantendo uma baixa complexidade computacional.

Umer Farooq Ali, Syeda Mariam Muzammal, Ruqia Bibi, NZ Jhanjhi, Muhammad Tayyab2026-07-13
💻 ciência da computação

Morphological Priors and Photogrammetric Conditioning for Auditable Generative 3D Miao and Dong Timber Heritage Scenes

Este estudo propõe um fluxo de trabalho generativo auditável para cenas de patrimônio de madeira Miao e Dong que integra priors morfológicos, condicionamento fotogramétrico e registro de proveniência para garantir evidências semânticas e estruturais revisáveis sem reivindicar reconstrução de nível de levantamento.

Jiejun Bai, jiajia Lin, jian Lv, wenzhao Liu, qingni Yuan2026-07-13
💻 ciência da computação

Implementing Random Forest Method for Healthcare Provider Fraud Detection Framework to Mitigate Financial Risk and Cost Optimization in Healthcare Management

Este artigo propõe um framework de aprendizado de máquina baseado em Random Forest, aprimorado com o balanceamento de classes SMOTE-Tomek, para detectar efetivamente fraudes de prestadores de cuidados de saúde e mitigar riscos financeiros ao superar modelos tradicionais como Árvores de Decisão, Regressão Logística, SVM e Naive Bayes em precisão e métricas de desempenho fundamentais.

Jenny Patel2026-07-13