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💻 ciência da computação

Verifier Exploitation in NLI-Guided Iterative Refinement: A Controlled Empirical Analysis

Este artigo demonstra que a exploração do verificador na refinação iterativa guiada por NLI é uma vulnerabilidade arquitetural inerente a loops de feedback de métrica única, em vez de um artefato de otimização, mostrando como um pipeline livre de treinamento e de gradiente zero pode degradar sistematicamente a fidelidade enquanto infla as pontuações de NLI através de truncamento de conteúdo, e propõe um protocolo de detecção universal e sem anotação para identificar tais riscos estruturais.

Arnav Gupta2026-06-30
💻 ciência da computação

Reinforcement Learning for Dynamic Model Selection an d Attention-Guided Fracture Detection in Multi-Anatomic al Region X-ray Imagery

Este artigo propõe o Dyna-FractureNet, um novo framework que utiliza Aprendizado por Reforço Multiagente Cooperativo para selecionar dinamicamente conjuntos de modelos ideais e coordenar mecanismos de atenção de múltiplos níveis, aumentando significativamente a precisão, a robustez e a eficiência da detecção de fraturas em diversas regiões anatômicas em imagens de raio-X.

Meng Zhang, Peng Li, Shuaihu Pan, Pengcheng Xie, Luanning Li2026-06-30
💻 ciência da computação

Photovoltaic Panel Failure Detection Using Class-Conditioned Generative Adversarial Networks

Este artigo propõe uma estrutura de Rede Adversária Generativa com Classificador Auxiliar (AC-GAN) que sintetiza imagens térmicas de alta fidelidade de defeitos fotovoltaicos raros para abordar o desequilíbrio de classes, melhorando significativamente a calibração probabilística e a confiabilidade do diagnóstico de falhas impulsionado por IA em operações solares.

Md Moshfiqure Rahman, Paroma Chatterjee, Varsha Sen, Kamrul Hasan, Prashnna Gyawali, Anurag K. Srivastava2026-06-30
💻 ciência da computação

Real-Time Cognitive State Decoding from EEG Using a Hybrid Quantum--Classical Neural Framework

Este artigo apresenta o QNeuroGen, uma estrutura neural híbrida quântico-clássica que alcança a decodificação de estados cognitivos em tempo real a partir de sinais de EEG ruidosos com 89,2% de precisão e 48 ms de latência ao integrar o pré-processamento estruturado com a codificação de características quânticas variacionais.

Srinivasa Gowda, P. Vanajakshi, Nischala GS2026-06-30
💻 ciência da computação

Enhancing Breast Cancer Prediction from Histopathological Images using Hybrid CNN-LSTM Architecture

Este estudo propõe uma arquitetura híbrida ResNet101-LSTM otimizada com Adam que alcança alta acurácia e especificidade na classificação de câncer de mama a partir de imagens histopatológicas do BreaKHis em magnificação de 40x, superando outros modelos de aprendizado profundo tanto em cenários binários quanto multiclasse.

Rajyalakshmi Bandi, PULLARAO CHENNAMSETTY2026-06-30
💻 ciência da computação

Quantum Neural Networks for Wind Energy Forecasting: A Comparative Study of Performance and Scalability with Classical Models

Este estudo demonstra a viabilidade de Redes Neurais Quânticas para a previsão de energia eólica ao avaliar sistematicamente 12 configurações contra modelos clássicos, revelando que designs específicos de QNN podem alcançar um desempenho competitivo (até R² = 0,94) apesar das compensações computacionais inerentes às simulações da era NISQ.

Batuhan Hangun, Onder Eyecioglu, Mehar Ali, Oguz Altun, Korhan Kayisli2026-06-30
💻 ciência da computação

Quantum Hash Function Based on Spectral Properties of Graphs and Discrete Walker Dynamics

Este artigo introduz o QGH-256, um novo algoritmo de hashing quântico que gera impressões digitais de 256 bits ao mapear mensagens em grafos ponderados em uma grade toroidal e utilizar a Estimação de Fase Quântica para extrair características espectrais que capturam propriedades estruturais e dinâmicas, demonstrando forte sensibilidade criptográfica e viabilidade por meio de simulações no Qiskit.

Mohana Priya Thinesh Kumar, Pranavishvar Hariprakash2026-06-30
💻 ciência da computação

DDANet: A Dense Dual-Attention Network for Robust and Generalizable Semantic Segmentation Across Diverse Medical Imaging Tasks

Este artigo apresenta o DDANet, uma nova Rede de Atenção Dupla Densa que combina conexões de salto densas e mecanismos de atenção dupla para alcançar delineamento de bordas e generalização superiores na segmentação de imagens médicas, superando modelos de base com altos escores de acurácia, Dice e IoU.

GOMATHI P, DEVI PRIYA2026-06-30
💻 ciência da computação

TinyOL-ARLDA On-Device Learning Auto Regularized Linear Discriminant Analysis for Sound-Based Predictive Maintenance

Este artigo apresenta o TinyOL-ARLDA, um framework de aprendizado incremental leve e em dispositivo baseado em Análise Discriminante Linear regularizada que possibilita a manutenção preditiva baseada em som em tempo real e independente de nuvem em microcontroladores com mais de 94% de precisão e uma pegada de memória inferior a 20 KB.

Abdelwahed ELMOUTAOUKKIL, Mohammed HAMLICH2026-06-30
💻 ciência da computação

CGS-RAG:Community-Aggregated Graph Semantic Retrieval-Augmented Generation

Este artigo propõe o CGS-RAG, um novo framework que utiliza o algoritmo HDRF para partição de comunidades customizável e relato semântico para superar as limitações dos sistemas RAG tradicionais e aprimorados por grafos, equilibrando a consistência semântica global com o uso eficiente de recursos em cenários de conhecimento dinâmicos.

Shengwei Ji, Xiaoxue Zhang, Yue Huang, Dingyuan Li2026-06-30