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💻 ciência da computação

Scale-Dependent Performance of YOLOv12 andYOLOv11 for Automated Blood Cell Detection: A Controlled Benchmark on BCCD

Este estudo apresenta o primeiro benchmark escala por escala das variantes YOLOv11 e YOLOv12 no conjunto de dados BCCD, revelando que, embora o desempenho médio geral de ambas seja quase idêntico, o YOLOv12 se destaca na escala nano para aplicações críticas de latência, enquanto o YOLOv11 o supera nas escalas média e grande, indicando que a seleção do modelo deve ser impulsionada por requisitos específicos de escala e recall, em vez de uma suposição uniforme de superioridade.

Wenxi Tang, Yu Miao, Xiafang Chen2026-07-10
💻 ciência da computação

RLHOARNet: A MONAI-Based 3D U-Net withLightweight Residual Boundary Refinement forMulti-Modal Brain Tumor Segmentation

Este artigo apresenta o RLHOARNet, uma arquitetura 3D U-Net baseada em MONAI que apresenta um módulo de refinamento de contorno residual leve que alcança desempenho de estado da arte e velocidades de inferência em tempo real para segmentação de tumores cerebrais multimodais no conjunto de dados BraTS 2020.

A Divyashree, Rajesh Sharma R, Akey Sungheetha2026-07-10
💻 ciência da computação

FedHyperM: Modality-Sensitive Federated Hypergraph Learning for Heterogeneous Multimodal Edge Intelligence

O FedHyperM é um framework de aprendizado federado preservador de privacidade para dispositivos de borda que aborda a heterogeneidade de modalidades empregando predição baseada em hipergrafos e agregação sensível à modalidade para superar significativamente os baselines existentes em acurácia e F1-score.

Qibin Zhou, Jianqi Shi, Boon Xian Chai, Rifai Chai, Xin Li, Di Guo2026-07-10
💻 ciência da computação

Quantitative Evaluation of APT Attack and Defense Effectiveness based on Variable Fuzzy Sets

Este artigo propõe o modelo APT-VFSEA, que utiliza conjuntos fuzzy variáveis para avaliar quantitativamente a eficácia de ataques e defesas de Ameaças Persistentes Avançadas (APT) ao abordar sua incerteza e complexidade inerentes, com validação experimental demonstrando sua precisão contra cenários do mundo real.

Xiang Long, Jingyuan He, Haili Sun, Lansheng Han2026-07-10
💻 ciência da computação

Adaptive Selection of MICE Algorithm Parameters: A Case Study on Pulmonary Function Value Prediction Models

Este estudo propõe um método de seleção adaptativa para os parâmetros do algoritmo MICE baseado em indicadores de função pulmonar, demonstrando que esta estratégia supera a interpolação PCHIP ao manter um desempenho preditivo estável e capturar efetivamente correlações multivariadas em conjuntos de dados de DPOC com taxas de ausência variáveis.

Yeonghui Gang, Myung-Mo Lee, Jucheol Moon, Hongjun Kim2026-07-10
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From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems

Este artigo apresenta o framework Oversight-to-Control (O2C), um modelo sociotécnico composto por seis funções e condições de suporte, para diagnosticar por que a supervisão humana frequentemente falha em alcançar um controle eficaz em sistemas de IA de alto risco, analisando instrumentos regulatórios e casos do mundo real onde a interpretação e a intervenção oportuna frequentemente falham.

Karim Hardy2026-07-10
💻 ciência da computação

Quantum-Resilient DICOM Image Secret Sharing with Quasi-Periodic Unitary Scrambling and Hypergraph Authentication

Este artigo propõe o AJIT, um framework híbrido clássico-quântico de alta fidelidade que garante o compartilhamento seguro e a autenticação multipartidária de imagens médicas DICOM com resiliência quântica, combinando compressão baseada em DTCWT, embaralhamento unitário quase periódico e verificação por hipergrafo topológico para alcançar reconstrução sem perdas e resistência diferencial robusta.

Digambar Padulkar, Jibi Abraham2026-07-10
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Retrieval-Augmented Large-Language-Model-Based Time-Series Forecasting for Cross-Market Equity Analysis

Este estudo introduz o framework Cross-Market Retrieval-Augmented Lag-Llama (CM-RAF-Lag-Llama), demonstrando que a integração de recuperação histórica com um modelo Lag-Llama pré-treinado reduz significativamente os erros de previsão em diversos mercados de ações ao aproveitar janelas históricas análogas para corrigir previsões, particularmente para alvos de volatilidade e volume.

Novanto Yudistira, Yanuar Putra Kharisma Adhiyasa2026-07-10
💻 ciência da computação

CFE-UNet: Cross-Feature Exchange Mechanism for Enhanced Representation Learning in Remote Sensing image Analysis

O artigo propõe o CFE-UNet, um novo framework de segmentação semântica para sensoriamento remoto que integra um codificador reconstruído com um decodificador de Troca de Características Cruzadas para combinar efetivamente o contexto global e os detalhes locais, alcançando o estado da arte em cenas urbanas e naturais complexas e heterogêneas.

Siyong Liu, Yuxuan Qin, Zhenyang Liu, Ziqian Wang2026-07-10
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Restricted Multimodal Oncology AI: Role-Aware Evidence Organisation and Cross-Domain Transfer Boundaries

Este artigo demonstra que em configurações de oncologia multimodais restritas com dados limitados e heterogêneos, a organização de evidência-papel auditável — atribuindo papéis específicos e compactos às entradas moleculares, fenotípicas e clínicas — é um determinante mais crítico do desempenho de transferência entre domínios do que simplesmente aumentar a escala de representação.

Jianhua Hu, Xinche Jin, yan Song, zhi chen, lin Xing2026-07-10