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💻 ciência da computação

DuTLR-Net: A Deep Unrolled Tensor Low-RankNetwork with Cross-Scale Manifold Alignment forHyperspectral Image Classification

Este artigo propõe o DuTLR-Net, uma rede de tensor de baixo ranque desenrolada profunda que integra priors físicos por meio de um módulo de Alinhamento de Variedade de Escala Cruzada e uma estrutura de otimização iterativa baseada em ADMM para alcançar uma classificação de imagem hiperespectral superior e interpretável com alta consistência espacial-espectral, mesmo em cenários de pequenas amostras.

Rui Zhang, Yongqi Chang, Qiang Li, Xinchen Wang, Xiaowan Li2026-07-01✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

Blockchain for Sustainable Computing in Carbon Markets: Hybrid Consensus and Osmosis

Este artigo propõe uma estrutura de blockchain sustentável para mercados de carbono que combina um mecanismo de consenso híbrido de Proof-of-Stake e Proof-of-Work para aplicações de pequeno a médio porte com a plataforma DeFi Osmosis para operações em larga escala, demonstrando melhorias significativas em eficiência energética, vazão e latência em comparação com sistemas tradicionais.

Sasi Kala Rani K, Jeyasiba Ponmani Sami, Rajesh Sharma R, Sridhar D, Sungheetha Akey2026-07-01
💻 ciência da computação

Detecting Fake Information Through Source Verification with NLP

Este artigo propõe uma abordagem de verificação de origem para detectar phishing baseado em e-mail que combina PLN para extrair instituições alvo com mineração web para comparar URLs e conteúdos fornecidos com sites oficiais, alcançando 96% de precisão e superando serviços de detecção existentes.

Ahmadou Faissal, Gildas Wappamsa Bouba, Franklin Tchakounte, Abdoul Azize Kindo, Abidemi Kuburat Adedeji, Claude Fachkha2026-07-01
💻 ciência da computação

An integrated Augmented Reality (AR) and embedded electronics-based toolkit for improved visualization and understanding of network graphs

Este estudo apresenta um conjunto de ferramentas integradas de Realidade Aumentada e eletrônica embarcada que melhora significativamente a compreensão de estudantes de graduação em STEM sobre grafos de redes complexas, beneficiando particularmente aqueles com baixa confiança inicial, ao combinar visualizações físico-virtuais sincronizadas com interação tátil e sobreposições contextuais.

Julian Kim, Clayton Colson, Alex Fatemi, Patrick Dudas, Guha Manogharan, Jessica Menold, Yogasudha Veturi2026-07-01
💻 ciência da computação

NSP-ML: Normality-Guided and Spatiotemporal Prior-Aware Multimodal Learning for Abnormal Behavior Recognition

Este artigo propõe o NSP-ML, uma estrutura de aprendizado multimodal que integra dados visuais com logs textuais orientados pela normalidade e conscientes de priors espaço-temporais para melhorar significativamente o reconhecimento de comportamentos anormais dependentes de contexto em ambientes de campus, alcançando o estado da arte de desempenho no conjunto de dados CABRH8.

Haichuan Liu, Xianmin Zhao2026-07-01
💻 ciência da computação

IoT-TrustChain: A Blockchain-Based Access Control Framework with Delegation and Event Awareness for Resource-Constrained IoT Environment

Este artigo propõe o IoT-TrustChain, um framework de controle de acesso baseado em blockchain e eficiente em recursos que integra delegação dinâmica e políticas sensíveis a eventos para reduzir significativamente a latência de decisão e o consumo de gás, ao mesmo tempo em que aumenta a responsividade em tempo real para ambientes de IoT restritos.

Hu Hongfei, Asad Ullah, Yazeed Yasin Ghadi, Zia Ullah, Bekarystankyzy Akbayan, Hend Khalid Alkahtani2026-07-01
💻 ciência da computação

Image-embedded prompt injection vulnerability of vision-language models in dental radiology: a cross-vendor attack–defense evaluation

Este estudo demonstra que a injeção de prompt incorporada em imagens representa um risco de segurança significativo entre diferentes fornecedores para modelos de linguagem-visão odontológicos, revelando que, embora todos os sistemas comerciais e de código aberto testados sejam vulneráveis, estratégias de sanitização baseadas em OCR e de governança consciente de proveniência podem mitigar eficazmente esses ataques, preservando a precisão do diagnóstico clínico.

Babak Saravi, Daman Deep Singh, Lara Schorn, Andreas Vollmer, Christoph Sproll, Norbert Kübler, Felix Schrader2026-07-01
💻 ciência da computação

Boundary-Aware Deep Affine Attention Networks for Named Entity Recognition

Este artigo propõe uma nova rede de atenção afim profunda e consciente de fronteiras que integra a modelagem de relação de pares de palavras de fronteira, convolução dinâmica e atenção afim profunda para abordar eficazmente os desafios na identificação de fronteiras de entidades e na modelagem de dependências de longo alcance, alcançando o estado da arte em tarefas de reconhecimento de entidades nomeadas planas e aninhadas em cinco conjuntos de dados de referência.

Xiaomeng Lai, Jiayin Wei, Lin Yao, Youjun Lu2026-07-01
💻 ciência da computação

Bernardes Branch-Aware Pythagorean Residual Fields for Exploratory Mesh-Envelope Diagnostics

Este artigo introduz e avalia os Campos Residuais Pitagóricos de Bernardes com Consciência de Ramificação como uma ferramenta de diagnóstico de processamento de geometria especializada, não voltada para manufatura, projetada para gerar pistas de contorno compatíveis com ramificações para análise exploratória de envelopes de malha, enquanto reconhece explicitamente suas limitações em relação à dependência de coordenadas, sensibilidade de resolução e falta de garantias de fabricação em comparação com campos de distância padrão.

Marco Aurélio dos Santos Bernardes2026-07-01
💻 ciência da computação

Driver Activity Detection and Classification Using Deep Learning- Based YOLO Models for Intelligent Transportation Systems

Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo utilizando arquiteturas YOLO para detectar e classificar oito atividades de motoristas, demonstrando que o modelo YOLOv8n alcança um desempenho em tempo real superior com 96,3% de mAP em um conjunto de dados de 5.422 imagens, oferecendo, assim, uma solução eficaz para aumentar a segurança rodoviária em sistemas de transporte inteligentes.

Getaneh Awoke, Eshete Derb, Metages Molla, Baye Atnafu, Daneil Addis, Abebu Sintayehu2026-07-01✓ Author reviewed ⓘ