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💻 ciência da computação

AI-Enabled Public Health Agent for SupportingFrontline Healthcare Workers in Primary CareSettings: Design, Evaluation, and Decision Support

Este estudo apresenta e avalia um Agente de Saúde Pública leve, baseado em Geração Aumentada de Recuperação (RAG), que melhora com sucesso a recuperação de informações, o suporte à decisão e a eficiência operacional para profissionais de saúde da linha de frente em ambientes de cuidados primários, mantendo uma sobrecarga computacional mínima, embora sua eficácia clínica exija validação adicional no mundo real.

Sayed Mohammed Zeeshan2026-06-30
💻 ciência da computação

A parameter-efficient deep ensemble for automated flow cytometry-based diagnosis

O artigo apresenta o CytoDNNEnsemble, um modelo de ensemble profundo eficiente em parâmetros que aproveita perspectivas globais e locais complementares para automatizar a análise de citometria de fluxo de alta dimensão, alcançando precisão e robustez superiores em comparação com métodos de última geração, ao mesmo tempo em que minimiza a dependência de gating especializado.

Tomasz Gniazdowski, Urszula Markowska-Kaczmar2026-06-30
💻 ciência da computação

Multi-Orientation Hybrid Convolutional Feature Learning for Touch-Less Face-Based Biometric Recognition

Este estudo propõe uma rede neural convolucional híbrida orientada à orientação que integra filtros de borda e textura artesanais com características de aprendizado profundo para aumentar a robustez do reconhecimento facial sem contato contra variações de pose, iluminação e oclusão, alcançando pontuações F1 melhoradas em três conjuntos de dados de referência.

sulochana sonkamble, Balwant sonkamble2026-06-30✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

How LLMs Audit Each Other: Five Mechanisms of Auditor Bias in Cross-Model Peer Review Under Identity Disclosure and Cross-Lingual Conditions

Este artigo investiga como a divulgação de identidade e os desajustes cross-linguais introduzem cinco mecanismos distintos de viés na revisão por pares de LLM para LLM, demonstrando, por meio de experimentos multimodelo, que as pontuações autorreportadas são indicadores não confiáveis da estabilidade do auditor e necessitam de análise qualitativa independente do texto justificativo.

Evans F. Tovar O.2026-06-30
💻 ciência da computação

Algorithmic Groupthink: Causal Analysis and Mitigation of Semantic Convergence in Multi-agent LLM Systems

Este artigo identifica e quantifica o "Pensamento de Grupo Algorítmico" (Algorithmic Groupthink), um fenômeno no qual sistemas de LLM multiagentes perdem diversidade semântica ao compartilhar trabalho intermediário, e demonstra que esse problema de tempo de inferência pode ser efetivamente mitigado por meio de instruções específicas ao nível de prompt sem comprometer a qualidade da saída.

Hideki Muto, Tetsuro Ogi, Takahiro Yakoh2026-06-30
💻 ciência da computação

Cognitive Supply Chain Twins in Geopolitical Turbulence: A Multi-Agent Reinforcement Learning Architecture for Autonomous Resilience in Emerging Economies

Este artigo propõe uma arquitetura de Gêmeo de Cadeia de Suprimentos Cognitivo integrando Gêmeos Digitais com Aprendizado por Reforço Multiagente para aumentar autonomamente a resiliência da cadeia de suprimentos contra interrupções geopolíticas em economias emergentes, demonstrando, por meio de simulações, que esta abordagem supera significativamente os métodos tradicionais na manutenção da continuidade operacional, na redução do tempo de recuperação e na diminuição de custos dentro do contexto específico do Peru.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 ciência da computação

QBK-ProtoNet: Quality-Calibrated Bio-Kinematic Covariance Prototype Learning for Deepfake Video Detection

Este artigo propõe o QBK-ProtoNet, um framework de detecção de deepfake interpretável que aproveita protótipos de covariância biocinemática calibrados por qualidade para identificar robustamente vídeos manipulados através de condições degradadas e domínios não vistos, ao medir inconsistências fisiológicas e temporais contra evidências autênticas e manipuladas aprendidas.

Sharon Philip, Shyamala Devi N2026-06-30
💻 ciência da computação

The Neuron as a Latent State: Classical Variational Readout in Distributional Neural Units

Este artigo introduz o EVE, uma unidade neural distributiva que trata estados ocultos como latentes variacionais locais, e demonstra, através de um protocolo de congelamento de posterior, que uma leitura de ramo-medoide livre de oráculo pode decodificar efetivamente este estado latente para melhorar a precisão e a cobertura de previsões multimodais sem retreinamento.

Yves Ruffenach2026-06-30
💻 ciência da computação

Predictive Intelligence for Civil Works Valuation: A Hybrid Random Forest–ANN Model with 91.20% Accuracy for Dynamic Cost Management in Peru

Este estudo propõe um modelo híbrido de Random Forest–ANN treinado em 450 projetos de construção peruanos que alcança 91,20% de precisão na valoração dinâmica de custos, reduzindo significativamente os erros de previsão e o viés geográfico, ao mesmo tempo em que oferece um caminho viável para a integração nos marcos de gestão de infraestrutura pública do Peru.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-06-30
💻 ciência da computação

Design of U-Net Architectures for Medical Image Segmentation using AI/ML Model

Este artigo revisa a evolução das arquiteturas U-Net para segmentação de imagens médicas, destacando suas cinco variantes principais, a integração com técnicas avançadas como GANs e aumento de dados, e otimizações para eficiência e transparência que coletivamente aumentam a precisão e a aplicabilidade clínica no diagnóstico de doenças e no planejamento de tratamento.

Pankaj Chandankhede2026-06-30