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Voice Tone-Based Emotion Detection Using Deep Learning: A Hybrid Transformer–CNN–BiLSTM Framework with Multi-Feature Fusion

Este artigo apresenta um framework de aprendizado profundo híbrido que integra camadas de CNN, Transformer e BiLSTM com fusão de múltiplas características para alcançar um desempenho de estado da arte em reconhecimento de emoção de fala através de cinco conjuntos de dados de referência, demonstrando generalização robusta e melhorias significativas de acurácia em relação às bases de comparação existentes.

ANUSHREE RAJ, PALLAVI M O, Aishwarya D Shetty, Athokpam Bikramjit Singh, K. Annapoorneshwari Shetty2026-07-14
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The StackPip Framework for Hybrid Ensemble Learning in Stellar Classification

Este estudo propõe o StackPip Framework, uma abordagem de aprendizado de conjunto híbrido utilizando um Classificador de Empilhamento (Stacking Classifier) no conjunto de dados SDSS DR-17, que alcançou 98% de acurácia na classificação de objetos celestes em galáxias, estrelas e quasares, superando vários modelos individuais de aprendizado de máquina.

Smaranika Mohapatra, Kusumlata Jain, Harish Kumar Pamnani, Ananya Wadhwa, Kanika Mittal2026-07-14
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BayesMem-CD: Bayesian Temporal Memory Networkfor Uncertainty-Aware Dynamic Community Detection

O artigo propõe o BayesMem-CD, uma estrutura baseada em memória bayesiana que integra inferência probabilística com regularização temporal para alcançar a detecção de comunidades dinâmica consciente de incertezas, equilibrando eficazmente a estabilidade contra o ruído com a sensibilidade a mudanças estruturais genuínas.

Daozheng Qu, Yanfei Ma, Liang Zhang, Yibo Wang2026-07-14
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AraCoT-Agent: Arabic Chain-of-Thought Distillation for Agentic Reasoning

O artigo apresenta o AraCoT-Agent, um framework que destila capacidades de raciocínio estruturado em modelos de árabe utilizando um conjunto de dados filtrado e de alta qualidade (AraCoT) e um objetivo de treinamento ponderado por recompensa, alcançando uma melhoria relativa de 55,7% no novo AraAgent-Bench e estreitando significativamente a lacuna de raciocínio entre os LLMs de árabe e inglês.

Mohamed Ali Farag2026-07-14
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Continuous Degradation Representation Learning for Remaining Useful Life Prediction

O artigo propõe o CoDeR, um framework de aprendizado de representação de degradação contínua que integra um Codificador Transformer Acoplado de Eixo Duplo e um módulo de Aprendizado Contrastivo Sensível ao Tempo para superar as limitações de representações fragmentadas em modelos de aprendizado profundo existentes, alcançando, assim, previsões mais precisas de Vida Útil Remanescente para motores aeroespaciais.

Wei Li, Ruitao Ning, Shilin He, Bo Li, Zhidong Zhang2026-07-14
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Rethinking Time Series with Kolmogorov-Arnold Networks: A Systematic Review

Esta revisão sistemática avalia a adequação das Redes de Kolmogorov-Arnold (KANs) para a análise de séries temporais, concluindo que, embora elas se destaquem em previsões interpretáveis de curto horizonte com padrões suaves em diversos domínios, sua aplicação atual é limitada por evidências heterogêneas, desafios no tratamento de dependências de longo alcance e mudanças de regime, e uma necessidade de benchmarks padronizados e validação rigorosa de interpretabilidade.

Antoni Mól, Dariusz Jemielniak, Leon Ciechanowski2026-07-14
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CRC-LS-MOCBO: Safe multi-objective causal Bayesian optimization under uncertain causal structures

Este artigo apresenta o CRC-LS-MOCBO, uma estrutura de otimização bayesiana causal multiobjetivo sequencial que garante intervenções seguras sob estruturas causais incertas ao integrar incerteza de grafos candidatos, priors ponderados por estabilidade e calibração de risco conformal para minimizar violações de restrições enquanto maximiza ganhos de objetivo.

Wu JunJie2026-07-14
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Low-Cost Real-Time Earthquake Detection and Early Warning System Using IoT, Embedded Machine Learning

Este artigo apresenta um sistema de alerta precoce de terremotos de baixo custo e em tempo real que utiliza hardware IoT (ESP32, GPS, GSM) e modelos de aprendizado de máquina embarcados treinados em dados sísmicos históricos para detectar padrões e alertar instantaneamente os usuários via SMS, mesmo em áreas com conectividade limitada.

Dinesh Katole, Salim A. Chavan2026-07-14
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HybridPII: A Tunable High-Recall Ensemble for Automated PII Detection and Privacy Risk Assessment in Compliance-Critical Applications

Este artigo apresenta o HybridPII, um modelo de ensemble híbrido ajustável que combina regex ponderado e NER multi-modelo para alcançar uma revocação superior para a detecção automatizada de PII, abordando especificamente a necessidade crítica de minimizar falsos negativos em aplicações de privacidade críticas para conformidade.

Soni Sweta, Arunabh Kshitij Kshitij2026-07-14