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Badminton Technical Movement Evaluation: A New Benchmark and Baseline Model

Este artigo aborda o desafio de fornecer feedback individualizado em aulas de badminton universitárias de grande escala ao introduzir um novo conjunto de dados de referência de 7.200 clipes de vídeo anotados e um modelo de linha de base que avalia automaticamente a qualidade do movimento do estudante em relação a demonstrações profissionais, alcançando métricas de desempenho promissoras para assistência inteligente na educação física.

Kai Song, Songze Qiu, Ran Tong, Bing Ma, Nianchang Huang, Junxin Yang2026-07-15
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Reasoning emerges from constrained inference manifolds in large language models

Este artigo propõe que o raciocínio eficaz em grandes modelos de linguagem emerge não meramente de variedades de inferência de baixa dimensão, mas de um regime estrutural restrito específico que equilibra expressividade, compressão e preservação de informação, permitindo um novo framework diagnóstico livre de rótulos baseado em dinâmicas geométricas internas.

Xiaoshuai Hao, Yanbiao Ma, Fei Luo, Lingfeng Zhang, Chuangxin Zhao, Mingxuan Wang, Yinan Wu, Zhe Qian, Yang Lu, Long Che (…)2026-07-15
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Aux-AI: A Federated Independent Oversight Framework for Trust-Aware Industrial Autonomy

Este artigo apresenta o Aux-AI, uma estrutura de supervisão independente federada que apresenta um Núcleo de Confiança-Decisão desacoplado que garante a autonomia industrial consciente da confiança ao detectar eficazmente falhas induzidas por hardware e desvios fora da distribuição com precisão, vazão em tempo real e eficiência energética superiores em comparação com os monitores de segurança existentes.

Dadmehr Rahbari, Masoud Daneshtalab, Maksim Jenihhin2026-07-15
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TopoNet: A Topology-Guided Dual-Branch Framework for Medical Image Classification

O TopoNet é uma estrutura de dois ramos guiada por topologia que aprimora a classificação de imagens médicas volumétricas ao integrar características topológicas espacialmente registradas, derivadas de homologia persistente, com pistas baseadas em aparência por meio de atenção entre ramos, melhorando assim a precisão, a robustez e a interpretabilidade.

Jin Sun, Nan Gao, Wenqi Tao, Zaifang Zhang, Chenghao Shao2026-07-15
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Security Analysis of Browser Artificial Intelligence Panel Privilege Escalation Vulnerability

Este artigo identifica e analisa a CVE-2026-0628, uma vulnerabilidade crítica de escalonamento de privilégios no painel lateral Gemini Live AI do Google Chrome que permite que extensões com permissões básicas acessem recursos sensíveis de nível do navegador, revelando que 73,9% das extensões analisadas possuem as permissões necessárias para explorar essa brecha de segurança.

Fadly Kasim, Muhammad Yahya, Bakhrani Rauf, Taufiq Natsir2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
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From Generation to Collaboration: Using LLMs to Edit for Empathy in Healthcare

Este estudo demonstra que o uso de modelos de linguagem de grande escala como assistentes editoriais para refinar as respostas escritas de médicos, em vez de como geradores autônomos, aumenta significativamente a empatia percebida enquanto preserva a precisão factual, apoiado por métricas quantitativas inéditas para avaliar tanto o tom emocional quanto a precisão médica.

Man Luo, Bahareh Bahareh, Amara Tariq, Halim Abbas, Umar Ghaffar, Christopher J Warren, Segun O. Kolade, Haidar M. Abdul (…)2026-07-14
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The GRACE Cycle: A General Large-Language-Model Framework for Phenotype Discovery with Unknown Cluster Number

O artigo apresenta o GRACE, um novo framework de modelo de linguagem de grande escala que refina iterativamente hipóteses e evidências para descobrir automaticamente o número ideal de subgrupos clínicos em dados multimodais heterogêneos sem exigir a especificação prévia de contagens de clusters, conforme validado através de coortes de Long COVID e da doença de Parkinson.

Jing Wang, Zorina Galis, Tong Zhang, Yiming Luo, Amar Sra, Xing Niu, Jie Shen, Qiaomin Xie, Jeremy Weiss2026-07-14
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What's Missing in Autonomous Research? A Systematization of Systems, Benchmarks, and Verification

Este levantamento sistematiza o cenário fragmentado da pesquisa autônoma ao introduzir um framework multi-eixo para 56 sistemas e sua confiabilidade de evidências, revelando uma lacuna crítica entre a capacidade de gerar artefatos de pesquisa e a falta de mecanismos robustos de verificação para defendê-los antes do lançamento.

Xingyu Ren, Youran Sun, Chugang Yi, Kejia Zhang, Jiaxuan Guo, Jianda Du, Haizhao Yang2026-07-14
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A multi-objective evolutionary approach to neural architecture search for clinical tabular classification: balancing predictive performance and model compactness

Este artigo introduz o MOGA-NAS, um algoritmo evolutivo multiobjetivo que equilibra efetivamente o desempenho preditivo e a compactação do modelo para classificação de dados tabulares clínicos ao maximizar simultaneamente os escores F1 e minimizar a contagem de parâmetros, resultando em modelos significativamente menores com precisão superior ou comparável através de cinco benchmarks públicos.

Ivan V. Stepanyan, Menhai Hou, Safa A. Hameed2026-07-14
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Federated Learning Parameter Protection Based on Homomorphic Encryption and Selective User Decryption

Este artigo propõe um esquema de segurança para aprendizado federado que combina a criptografia homomórfica de Paillier de limiar com um mecanismo de descriptografia seletiva baseado na qualidade dos dados e assinaturas ECDSA para defender eficazmente contra ataques de inferência e adulteração, ao mesmo tempo em que melhora a eficiência do treinamento em aproximadamente 10%.

Zhangbing Li, Mingyu Xiao, Jiantian Xiao, Jinsheng Li, Shaobo Zhang2026-07-14