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💻 ciência da computação

Event Detection in Social Networks Using Polarization Dynamics

Este artigo propõe um método de detecção de anomalias baseado em polarização utilizando o índice de Esforço Mínimo para o Consenso (MEC) em dados de redes sociais, demonstrando que o monitoramento de mudanças no desacordo público supera as abordagens tradicionais baseadas em volume na identificação de eventos significativos, conforme validado por meio de um estudo de caso do debate sobre a reforma da previdência colombiana no X.

James Andres Payan Caicedo, Robinson Duque Agudelo, Victor Bucheli Guerrero2026-07-02
💻 ciência da computação

A Novel Hybrid VMD-TCN-BiGRU Model for Solar Irradiation Prediction Using Long-Term Monthly Meteorological Data

Este estudo propõe um novo modelo híbrido de aprendizagem profunda combinando Decomposição de Modo Variacional (VMD), Rede Convolucional Temporal (TCN) e Unidade Recorrente de Portão Bidirecional (BiGRU) que supera significativamente outros nove algoritmos de aprendizagem automática na previsão da irradiação solar mensal de longo prazo utilizando dados da NASA POWER da Turquia.

Suat Ozturk, Ahmet Emir, Halil Ibrahim Topal2026-07-02
💻 ciência da computação

A Deep Learning-Based Brain Tumor Classification System Using MRI Images from Bangladesh 

Este artigo apresenta um sistema de aprendizagem profunda baseado em DenseNet-121 que alcança 96,52% de precisão na classificação de quatro tipos de tumores cerebrais a partir de conjuntos de dados de RM de Bangladesh, enquanto emprega Grad-CAM e técnicas relacionadas para garantir a transparência e a confiabilidade do modelo.

Ajaj Anwar Anik, Durjoy Kumer Ghosh, Mahfuzur Rahman, Mossa. Samsur Nahar Setu2026-07-01
💻 ciência da computação

An Inverse-Distance Weighting Alignment-DiversityAttention Transformer for Days Ahead Particulate Matter Concentration Forecasting

Este artigo propõe o IDW-ADAFormer, um framework baseado em iTransformer que integra uma decomposição de Ponderação pelo Inverso da Distância adaptativa, um módulo de atenção de diversidade de alinhamento baseado em kernel e uma função de perda consciente de AQI para alcançar a previsão de médio prazo precisa e interpretável de concentrações de material particulado distribuídas espacialmente.

Yue Yu, Pavel Loskot, Yu Lin, Yu Gao2026-07-01
💻 ciência da computação

Joint Planning of Assembly Sequence Planning and Assembly Line Balancing Based on Improved Artificial Fish Swarm Algorithm

Este artigo propõe um algoritmo de enxame de peixes artificiais híbrido de Pareto que integra mecanismos de alimentação melhorados e o recozimento simulado para otimizar simultaneamente o planejamento da sequência de montagem e o balanceamento da linha de montagem, minimizando a perda de balanceamento, os tempos de troca e o tempo de batida.

YongGui Shi, Wei Zhang2026-07-01
💻 ciência da computação

Multi-Level Support Analysis in Association Rule Mining across Large-Scale Transactional Data

Este estudo avalia o desempenho do algoritmo Apriori em conjuntos de dados transacionais sintéticos de larga escala para demonstrar que, embora a redução dos limiares de suporte aumente a diversidade das regras, ela eleva significativamente os custos computacionais, destacando, em última análise, a necessidade de equilibrar a profundidade algorítmica com a eficiência por meio da seleção ideal de limiares.

Malini M Patil, Saiyam N Bothra2026-07-01
💻 ciência da computação

Population State-Aware Cooperative Adaptive Differential Evolution for Multi-Objective Arterial Traffic Signal Coordination

Este artigo propõe um algoritmo de Evolução Diferencial Adaptativa Cooperativa com Consciência do Estado da População (PSAC-DE), apresentando um controlador de estado unificado para resolver um modelo de coordenação de semáforos arteriais de quatro objetivos, demonstrando melhorias significativas em atraso, paradas, largura de banda da onda verde e emissões de carbono em comparação com otimizadores convencionais em cenários simulados de Hangzhou.

Bing Bai, Chengzhi Wang, Zhimeng Li, Xiaozheng Li2026-07-01
💻 ciência da computação

FreqPrompt-AD: Frequency-guided local semantic prompting for zero-shot industrial anomaly detection and segmentation

O artigo propõe o FreqPrompt-AD, um framework livre de treinamento que aprimora a detecção e segmentação de anomalias industriais zero-shot ao aproveitar o prompting semântico local guiado por frequência para superar as limitações do alinhamento imagem-texto global em modelos do tipo CLIP, alcançando o estado da arte em múltiplos benchmarks.

Siqi Qiao, Chang Liu2026-07-01
💻 ciência da computação

Benchmarking Large Language Model Rationality Using Measurement Axioms

Este artigo introduz uma estrutura de base teórica de medida fundamentada em axiomas de utilidade para avaliar a racionalidade de Grandes Modelos de Linguagem, revelando que muitos modelos exibem violações sistemáticas da transitividade de preferência que comprometem a coerência decisória, ainda que alguns padrões espelhem o comportamento humano.

Kiwon Song, James Jennings, Clintin Davis-Stober2026-07-01
💻 ciência da computação

TopoLeaf: A Zero-Shot Visual Anomaly Detection Framework via Stable Feature Dimensionality and Local Persistent Homology for Self-Organizing Agricultural Cyber-Physical Systems

O TopoLeaf é um framework de detecção de anomalias visuais livre de treinamento e zero-shot para sistemas ciber-físicos agrícolas que combina distância geométrica e homologia persistente local em características de modelos de fundação para identificar robustamente novas doenças de plantas e desvios estruturais através de diversos domínios de culturas sem exigir dados anotados.

Shutong Hou2026-07-01