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💻 ciência da computação

Constrained Scenario Adaptation in Flight Simulator Training using Conceptualized State Spaces

Este artigo apresenta uma estrutura determinística e fundamentada em conceitos para o treinamento em simuladores de voo que mapeia evidências subsimbólicas para adaptações de cenários admissíveis por meio de uma política de aprendizado de máquina restrita, garantindo confiabilidade através de garantias formais de segurança e demonstrando eficácia empírica ao aproximar uma política de linha de base verificada.

Helge Lilla, Oliver Niggemann, Thomas Netzel2026-06-30
💻 ciência da computação

Research on intelligent assessment and exercise risk prediction model of knee joint function in elderly patients

Este artigo propõe uma estrutura computacional multimodal que funde vídeo de marcha, sinais inerciais, pressão plantar e dados de flexão do joelho para alcançar uma avaliação inteligente de alta precisão da função do joelho e predição de risco de exercício para pacientes idosos, demonstrando estabilidade e robustez superiores em comparação aos modelos de base existentes.

Xinghai Yang, Xiaoyan Liu, Ye Li, Xiaolu Zhang2026-06-30
💻 ciência da computação

Operational Evaluation of Submanifold Sparse Convolutional Networks for Airborne

Este estudo demonstra que as Redes Convolucionais de Submanifold Esparsas (SSCN) alcançam o processamento de Batimetria LiDAR Aerotransportada de alta precisão e nível operacional com 97,2% de acurácia e 99,7% de cobertura utilizando dados de treinamento mínimos, estabelecendo um benchmark reprodutível para levantamentos costeiros automatizados e cartografia náutica.

Marceau Michel, Thierry Schmitt, Steve Oudot, Romain Billot2026-06-30
💻 ciência da computação

Large Language Model-Powered Administrative AI Agents for Healthcare Documentation Automation: A GPT-4 Framework for Clinical Workflows

Este estudo propõe uma estrutura de GPT-4 para automatizar documentos administrativos essenciais da área da saúde, tais como sumários de alta e sinistros de seguros, demonstrando alta fluência e coerência por meio de engenharia de prompts, ao mesmo tempo em que destaca a necessidade de trabalhos futuros para abordar a precisão factual e a integração no mundo real.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Richard O. Ogunleye, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-30
💻 ciência da computação

A Compressive Sensing Inspired Monte-Carlo Method for Combinatorial Optimization

Este artigo introduz um algoritmo de Otimização Compressiva de Monte Carlo que aproveita consultas aleatórias para estimar momentos generalizados e um algoritmo ganancioso de compressão de sinais reaproveitado para resolver problemas de otimização combinatória, oferecendo um desempenho competitivo contra o dual annealing, justificativa teórica e adaptabilidade ajustável aos recursos computacionais.

Baptiste Chevalier, Shimpei Yamaguchi, Wojciech Roga, Masahiro Takeoka2026-06-30
💻 ciência da computação

Federated Fake News Detection Via Global Self-Attention and Inverse Variance Aggregation Under Data Heterogeneity

Este artigo propõe o FedSAG-IVW, um framework de aprendizado federado que combina mecanismos de autoatenção local com ponderação de variância inversa e regularização de Tikhonov para detectar notícias falsas de forma eficaz, ao mesmo tempo em que aborda a heterogeneidade dos dados e preserva a privacidade dos dados, alcançando uma precisão superior em múltiplos conjuntos de dados.

NOVY JACOB Puthukkunnathu, Madhu Viswanatham V2026-06-30
💻 ciência da computação

Digital Reconstruction of Lacquer Art Surfaces Using Computer Vision and Generative Models

Este artigo apresenta o Structure-Aware Collaborative Generative Framework (SACGF), um novo pipeline que integra Stable Diffusion, ControlNet e SAM para alcançar a reconstrução digital de alta fidelidade de superfícies de arte de laca ao equilibrar consistência estrutural, fidelidade de textura e coerência de estilo, validado por uma nova métrica quantitativa e um conjunto de dados especializado.

xuelan He2026-06-30
💻 ciência da computação

INTeNT-aWaRe Semantic Edge Intelligence for Autonomous 6G Vehicular and UAV Communication Networks

Este artigo propõe o SEM-EDGE-X, um framework de inteligência de borda semântica consciente de intenção que integra extração de características semânticas, roteamento adaptativo e coordenação multiagente para superar significativamente os modelos de comunicação convencionais em redes dinâmicas de UAV–veículos 6G de baixa latência.

Salma Begum, Mudassir Khan, G Suresh Babu, S Raghavi2026-06-30
💻 ciência da computação

Machine Learning-Based Waiting Time Prediction for Priority Queues with Preemptive and Non-Preemptive Service Rules

Este artigo demonstra que modelos de aprendizado de máquina, particularmente Redes Neurais Recorrentes, podem prever com precisão os tempos de espera em sistemas de filas de prioridade complexos e variantes no tempo utilizando apenas o comprimento da fila e a prioridade do cliente, superando métodos baseados em árvores em regras de serviço não preemptivas e diversas regras preemptivas.

Sahil Singh Bhandari, T.G. Deepak2026-06-29