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💻 ciência da computação

Introducing a Novel Feature in CloudSimPlus: Enhancing Load Balancer Efficiency based on AI

Este artigo introduz um recurso de balanceamento de carga adaptativo impulsionado por IA para o CloudSimPlus que utiliza um modelo de Árvore de Decisão pré-treinado para selecionar dinamicamente a estratégia mais adequada de um framework unificado de políticas com base em métricas em tempo real e objetivos definidos pelo usuário, aumentando assim a eficiência e a tomada de decisão em ambientes de nuvem dinâmicos.

Anouar Ben Halima, Hafssa Benaboud2026-07-09
💻 ciência da computação

Privacy-Preserving Intrusion Detection in SDN-IoT Networks: Machine Learning, Deep Learning, Differential Privacy, and Inference Attacks

Este artigo argumenta que priorizar a forte generalização do modelo para prevenir o sobreajuste é uma estratégia mais eficaz para mitigar ataques de inferência de membro e de atributo em sistemas de detecção de intrusão SDN-IoT do que confiar apenas em privacidade diferencial, propondo um modelo em cascata híbrido AOPRF-XGBoost para alcançar alta precisão de detecção enquanto preserva a privacidade.

Zerguine Younes, Noureddine Haithem, Gherbi Chirihane2026-07-09
💻 ciência da computação

Multi-objective Cluster Head Selection in Underwater Wireless Sensor Networks: An Influence Maximization Perspective with Adaptive Evolutionary Optimization

Este artigo propõe o LA-MOCHS, um framework evolutivo consciente do tempo de vida que aborda a seleção de cabeças de cluster multiobjetivo em redes de sensores sem fio subaquáticas ao modelar a capacidade de serviço como um problema de maximização de influência submodular, alcançando assim uma sustentabilidade de rede de longo prazo superior através de estratégias de implantação conscientes da carga em vez da otimalidade de rodada única.

Pham Cong Hoang, Ho Viet Duc Luong, Nguyen Minh Quan2026-07-09
💻 ciência da computação

Calibrated Explainable AI for Student Risk Prediction with Resource-Constrained Intervention and Machine Unlearning

Este artigo apresenta um framework preservador de privacidade e com restrição de recursos para a predição precoce de risco estudantil que integra modelos XGBoost calibrados, explicabilidade baseada em SHAP e uma camada de intervenção de agentes consciente de orçamento para garantir uma tomada de decisão precisa, interpretável e em conformidade, enquanto suporta o desaprendizado de máquina.

Essa E. Almazroei2026-07-09
💻 ciência da computação

Cerebro Tune: A novel Bio-Inspired Hybrid Metaheuristic for Hyperparameter Optimizations in Deep Learning Using Cellular Automata and Reinforcement Learning

Este artigo apresenta o CerebroTune, uma nova metaheurística híbrida bioinspirada que integra Autômatos Celulares, um algoritmo de Colônia de Abelhas Artificial modificado e Aprendizado por Reforço com redes de Hopfield para otimizar dinamicamente hiperparâmetros de aprendizado profundo, alcançando precisão superior, custos computacionais reduzidos e estabilidade aprimorada em diversos domínios em comparação com métodos existentes.

Reza Molaee Fard, Farsad Zamani Borojeni, Javad Mohammadzadeh2026-07-09
💻 ciência da computação

Enhanced Gold Mining Optimization with Dual-Layer Information Sharing and Dynamic Control for Multi-Objective Scheduling of Heterogeneous UAV Swarms

Este artigo propõe um Algoritmo de Otimização de Mina de Ouro Melhorado com uma estrutura de compartilhamento de informações de camada dupla e dominância de Pareto dinâmica (IGMO-DP) para resolver eficazmente o problema de escalonamento multi-objetivo de enxames de UAVs heterogêneos ao otimizar simultaneamente o tempo de conclusão da missão, o consumo de energia e o equilíbrio de carga, demonstrando convergência e diversidade de soluções superiores em comparação com algoritmos de última geração.

Zhongming Lin, Siyuan Wei2026-07-09
💻 ciência da computação

Queue-Aware Task Offloading in the ComputingContinuum under Dynamic Workloads

Este artigo propõe um método de offloading de tarefas consciente da fila para o continuum de computação que hibridiza uma aproximação de atraso G/G/c analiticamente corrigida com observações de fila em tempo real para atribuir tarefas dinamicamente sob cargas de trabalho variáveis, reduzindo significativamente a latência e o erro de estimativa em comparação com os baselines existentes sem exigir treinamento ou calibração.

Lluis Mas, Jordi Mateo, Jordi Vilaplana, Josep Rius2026-07-09
💻 ciência da computação

DPENet: A Dynamic Perception Enhancement Network for Object Detection in Remote Sensing Images

Este artigo propõe o DPENet, uma rede de percepção dinâmica que integra módulos de convolução dinâmica adaptativa, atenção deformável e amostragem dinâmica para abordar eficazmente desafios como tamanhos variados de alvos, objetos pequenos densos e fundos complexos na detecção de imagens de sensoriamento remoto de alta resolução.

Xiaoxiao wang, Xia Zou, Meng Sun, Chong Jia, Yongqiang Xie, Xiongwei Zhang2026-07-09
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E-Taste Signal Encoding and Classification via Multi- Attention Residual Networks Using sEMG Streams in Virtual Sensory Systems

Este estudo introduz um novo modelo de aprendizagem profunda MACB-ResNet que melhora significativamente a precisão da classificação de estímulos de sabor virtuais a partir de sinais de eletromiografia de superfície facial (sEMG) para 86,32%, superando classificadores tradicionais e de aprendizagem profunda padrão para aplicações em saúde digital e tecnologia alimentar.

Zhendong Song, Asif Ullah, Majad Mansoor, You Wang2026-07-09✓ Author reviewed ⓘ