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💻 ciência da computação

The Skeleton and the Tissue: Normative Drift, Output Stability, and the Limits of Self-Audit in Claude

Este artigo avalia sistematicamente o desempenho do Claude em domínios e idiomas de alto risco, revelando que, embora o modelo mantenha uma alta estabilidade de saída, ele sofre de "deriva normativa", onde seus processos de raciocínio degradam-se e seus mecanismos de autoauditoria tornam-se circulares, levando a um novo modo de falha chamado "padrão de fortificação", no qual resultados defendidos substituem o raciocínio sólido.

Evans Tovar2026-07-03
💻 ciência da computação

Designing Ethical Artificial Intelligence-Driven Mental Health Applications: A Cross-Contextual Framework Informed by Developers, Digital Ethics Experts, and Digital Health Specialists in Switzerland and Nigeria

Este artigo propõe um framework de design ético "núcleo-mais-contexto" de oito pilares, empiricamente fundamentado, para aplicações de saúde mental impulsionadas por IA, derivado de entrevistas qualitativas com partes interessadas na Suíça e na Nigéria, para operacionalizar princípios éticos universais enquanto aborda desafios distintos de implementação regional.

Lorenta Ojo, Prof. Markus Christen2026-07-03
💻 ciência da computação

An Ensemble PPO Trading Agent Across Real Limit Order Book and Long-Horizon OHLCV Data: Diagnosis, Correction, and Honest Evaluation

Este artigo apresenta um estudo empírico transparente de um agente de negociação de Bitcoin baseado em PPO que diagnostica e corrige falhas críticas de treinamento para alcançar um desempenho modesto de longo prazo superior ao Buy-and-Hold, demonstrando simultaneamente que dados de livro de ofertas em tempo real frequentemente resultam em uma política racional de "não negociação" devido aos custos de transação superarem os movimentos de micropreço, defendendo, em última análise, o valor do relato reprodutível de resultados negativos sobre narrativas de sucesso polidas.

william darryl towa2026-07-03
💻 ciência da computação

Beyond Expected Coverage: Lower-Tail Risk Management in Fair Influence Maximization

Este artigo introduz uma estrutura de maximização de influência justa consciente do risco de cauda inferior que utiliza o Valor em Risco Condicional e a probabilidade de déficit do pior grupo para proteger grupos desfavorecidos de falhas graves de cobertura, alcançando uma redução significativa no risco de cobertura com apenas uma perda marginal no alcance esperado total.

ZhenghaoChen, Shangzhe Jin2026-07-03
💻 ciência da computação

Modified Wavenumber Analysis Extended to Physics-Informed Neural Networks

Este estudo estende a análise de número de onda modificado para Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs) para avaliar sistematicamente sua precisão espectral em problemas de ondas de alta frequência, revelando que arquiteturas mais profundas, funções de ativação específicas como sinusoidal ou tanh-Gaussiana e um número ideal de modos de Fourier (F=4F=4) são críticos para minimizar erros de dispersão e dissipação.

Rubén Echeverría, Adrián Delgado, Pablo Barreiro, Adrián García-Gutiérrez2026-07-03✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

LARC-QL: Q-Learning Enhanced Content Caching for CCN 1 LARC-QL: A Q-Learning Enhanced Latency-Aware and Resource-Efficient Content Caching Scheme for Content-Centric Networks

Este artigo propõe o LARC-QL, um esquema de cache de conteúdo aprimorado por Q-learning para Redes Centradas em Conteúdo que utiliza tabelas Q duplas e sinais de demanda em tempo real para otimizar dinamicamente as decisões de cache e o posicionamento no caminho, melhorando significamente as taxas de acerto de cache, a latência e a eficiência de recursos em comparação com estratégias estáticas.

Yasar Khan, Nazia Perwaiz, Saad Mustafa2026-07-03
💻 ciência da computação

Quantum Autoencoders for Anomaly Detection in Cybersecurity

Este artigo demonstra que os Autoencoders Quânticos, especificamente um modelo de 8 características com codificação Dense-Angle e um ansatz RealAmplitude, superam os Autoencoders Clássicos na detecção de anomalias de cibersegurança no conjunto de dados BETH ao alcançar um F1 score superior (0,87 vs. 0,77) mesmo quando treinados com substancialmente menos amostras.

Rohan Senthil, Swee Liang Wong2026-07-03
💻 ciência da computação

Ai-powered Mobile Proctoring Frameworks Using Machine Learning Algorithms in Higher Education: Post-covid Trends, Challenges, and Ethical Implications

Esta revisão sistemática de 20 estudos revisados por pares avalia o cenário pós-COVID da proctoria móvel impulsionada por IA no ensino superior, destacando seu potencial para a integridade escalável de exames ao abordar criticamente lacunas significativas na pesquisa específica para dispositivos móveis, confiabilidade técnica e preocupações éticas, como privacidade e viés algorítmico.

Bartholomew Oganda Mogoi, John Kamau, Raymond Ongus2026-07-03
💻 ciência da computação

Log-based Anomaly Detection Uses All Contextual Information with a Linear Self- Attention Encoder

Este artigo apresenta o AllLinLog, um modelo simplificado que elimina a necessidade de análise de logs (log parsing) ao utilizar um codificador de autoatenção linear para processar diretamente as informações contextuais completas dos logs do sistema, alcançando assim uma precisão de detecção de anomalias superior e uma inferência mais rápida em comparação com os métodos tradicionais.

Chi-Ming Chou, Shang-Kuan Chen2026-07-03
💻 ciência da computação

Security of consumer electronics on Hybrid Model for Enhancement of RSA Using Quantum Key Distribution

Este artigo propõe e avalia um modelo criptográfico híbrido que integra o RSA com a Distribuição de Chaves Quânticas (utilizando o protocolo BB84) para proteger eletrônicos de consumo contra ameaças de computação quântica, demonstrando desempenho aprimorado na geração de chaves, velocidade de criptografia e resistência a ataques de homem no meio (man-in-the-middle).

hamza khan, Mohammad Faisal, haseeb Ur Rehman2026-07-03