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Human-Centered Learning Mechanics for Reliable Smart Textiles: An Explainable and Frugal AI Framework for Separating Physiological Anomalies from Sensor Drift and Degradation

Este artigo apresenta o HCLM-SmartTex, um framework de IA explicável e frugal que distingue anomalias fisiológicas genuínas da degradação de sensores e artefatos de têxteis inteligentes ao otimizar para custos de decisão centrados no humano em vez de acurácia bruta, utilizando um simulador sintético para treinamento e alcançando alta confiabilidade com uma pegada computacional mínima.

Kim Duc TRAN, Guillaume Tartare, Ludovic Koehl, Xianyi Zeng, Anthony Fleury, Kim Phuc Tran2026-07-15
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HPG-Rec: Hybrid Popularity-Guided Recommendation with Large Language Models

Este artigo apresenta o HPG-Rec, um novo framework livre de treinamento que aborda eficazmente a esparsidade de dados e o gap semântico em sistemas de recomendação ao combinar geração de candidatos controlada por LLM, pontuação semântica consciente de ranking, modelagem de popularidade dupla e fusão baseada em MLP para alcançar melhorias significativas de desempenho em relação aos baselines de estado da arte.

Harshad Kubade, Tausif Diwan2026-07-15
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An Ontology-Based Classification Framework for Situation Extraction from Concrete Pouring Radio Logs

Este estudo propõe uma estrutura de duas camadas baseada em ontologia que classifica registros de rádio complexos de concretagem em sete eixos semânticos para derivar sinais de perigo, ações de controle e estados de situação, demonstrando altas taxas de concordância na extração baseada em regras ao mesmo tempo em que identifica limitações em abordagens de LLM local para validação futura.

Young-Jun Park2026-07-15
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Language Identification (LID) in Micro-Texts: An Ultra-Lightweight Geometric Approach.

Este artigo introduz um método geométrico ultraleve para identificação de linguagem em microtextos que codifica frequências de caracteres em espaços euclidianos compactos, demonstrando robustez superior contra a esparsidade de dados e variações históricas em comparação com as bases tradicionais, ao mesmo tempo em que oferece eficiência computacional significativa para computação de borda.

Oscar Rendón-Aldaraca, Héctor Fraire-Huacuja, Ana María Mendoza-Martínez, José Ángel Mendoza-Sierra2026-07-15
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Contradiction-Aware Strategy Synthesis in Agent Skills via Loop Engineering: A Controlled Empirical Comparison with Conventional Search

Este artigo demonstra que uma habilidade de agente de IA com engenharia de loop e consciente de contradições supera estritamente a pesquisa web convencional na geração de estratégias de estudo no exterior de alto risco e nível decisório, alcançando 100% de validade e cobertura abrangente de saída em comparação aos 0% de validade e resultados fragmentados da linha de base.

Piyush Omanwar2026-07-15
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Detection First, Grading Second: A Secondary Analysis of Stage-Specific Errors in Two-Stage Colon CAD

Esta análise secundária de estilo posicionista argumenta que os sistemas de CAD de cólon devem adotar um fluxo de trabalho de detecção primeiro, gradação depois, e serem avaliados utilizando métricas específicas de estágio, demonstrando, através da reanálise de dados existentes, que tal abordagem se alinha melhor aos fluxos de trabalho da patologia clínica e revela que a maioria dos erros de gradação são trocas de graus adjacentes clinicamente menos severas, ao mesmo tempo em que destaca o impacto crítico da prevalência da doença no valor preditivo positivo.

Sulav Dahal, Bipul Bhattarai2026-07-15
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Are You Measuring the Failure Subspace, or Its Ceiling?

Este artigo demonstra que a amplamente citada natureza de baixa dimensão dos subespaços de falha na adaptação em tempo de teste é um artefato algébrico de definições de gradiente específicas restritas pelo espaço de linhas do classificador, em vez de uma propriedade intrínseca, conforme revelam demandas não restritas alternativas que mostram estruturas de alta dimensão e sensíveis à largura, onde a maior parte da energia permanece confinada ao espaço de linhas do classificador.

Sungmin Ryu2026-07-15
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85.30 GFLOPS Single-Core FP32 Matrix Multiplication on AMD Zen 3: A Systematic Study of Cache Blocking, Register Blocking, FMA Chaining, and On-the-Fly Packing

Este artigo apresenta um estudo de otimização sistemática sobre a microarquitetura AMD Zen 3 que alcança 85,30 GFLOPS em multiplicação de matrizes FP32 de núcleo único ao avaliar 28 configurações distintas de bloqueio de cache/registrador, encadeamento de FMA e empacotamento em tempo real, identificando finalmente um design campeão que atinge 63,5% do desempenho de pico teórico ao mesmo tempo em que introduz um modelo preditivo para otimizações futuras.

Lucas Lima Freitag2026-07-15