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💻 ciência da computação

Development and Assessment of an Accessible AI-Powered Tool for Manuscript Evaluation Through Iterative Optimization in Plastic Surgery Research ​

Este estudo demonstra que uma ferramenta de IA acessível e otimizada iterativamente, utilizando meta-prompting e diretrizes específicas do domínio, supera significativamente tanto os modelos de IA de base quanto as revisões por pares humanas ao fornecer feedback estruturado e de alta qualidade para manuscritos de cirurgia plástica, oferecendo, assim, uma solução escalável para apoiar pesquisadores em ambientes com recursos limitados.

Raunak Goyal, Joey Liang, Mihir S Kulkarni, Philong Nguyen, Srinithya Gillipelli, Ashit Patel2026-06-28
💻 ciência da computação

FusionAttNet Framework for Hierarchical Attention Driven Sentinel 1 and Sentinel 2 Fusion for Semi Arid Land Cover Classification in Far North Cameroon

Este estudo apresenta o FusionAttNet, um novo framework de aprendizagem profunda que integra dados ópticos e de SAR do Sentinel-1 através de um mecanismo de atenção hierárquica consciente da modalidade para alcançar 96,75% de precisão na classificação de cobertura terrestre semiárida no Extremo Norte de Camarões, superando significativamente os métodos de fusão tradicionais ao abordar eficazmente a homogeneidade espectral, a cobertura de nuvens e a variabilidade sazonal.

Pountianus Berinyuy Wirba, Mvogo Ngono, Noumsi Woguia Auguste Vigny, Emile Tatinyuy Verdzekov, ELE Pierre2026-06-28
💻 ciência da computação

Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

Este estudo utiliza modelagem baseada em agentes e aprendizado por reforço para demonstrar que a duração do treinamento em Centros de Operações de Segurança gera ganhos de desempenho não lineares, com o investimento ideal ocorrendo entre 500 e 1.000 episódios e equipes altamente treinadas alcançando vantagens de eficiência equivalentes ao recrutamento de 20 a 25 funcionários adicionais.

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27
💻 ciência da computação

Quantifying the Security-Performance Trade-off in Constrained IoT: A Multi-Vector MQTT Attack Framework with Hybrid Defense-in-Depth Evaluation

Este artigo apresenta um framework experimental reprodutível demonstrando que o encadeamento de intrusões de HID físicas com ataques de rede MQTT expõe trade-offs críticos de segurança-desempenho em dispositivos IoT restritos, revelando que, embora o TLS ofereça confidencialidade forte, ele incorre em custos proibitivos de latência e memória em hardware legado, motivando, assim, uma nova arquitetura de Defesa em Profundidade Híbrida que prioriza Listas de Controle de Acesso para uma proteção eficiente e escalável.

Thant Zin Moe, Julia Juremi, Manimegalai Rajenderan2026-06-27
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Secure and Intelligent IoT: A Dynamical-Systems View of Threat Modelling and Machine-Learning Defence

Este artigo propõe uma estrutura unificada de espaço de estados para assegurar redes IoT ao integrar equações diferenciais e aprendizado de máquina para modelar a dinâmica de propagação de ameaças, detectar anomalias e otimizar estratégias de controle defensivo, demonstrado através de um estudo de caso simulado de malware SEIRS.

Mussa Justin Muhindo2026-06-27
💻 ciência da computação

Enhancing Cognitive Diagnosis with Group-Aware Graph Augmentation and Self-Supervised Alignment

Este artigo propõe o framework de Diagnóstico Cognitivo Sensível ao Grupo (GACD), que aborda a esparsidade de dados nos dados de resposta dos alunos ao agrupar estudantes com padrões semelhantes, decompor interações em subgrafos de acertos e erros para aprendizagem independente e empregar alinhamento autossupervisionado para aumentar a precisão da avaliação do estado cognitivo.

Xiaomeng Zhang, Ruxiang Liu, Piao Shi, Qun Ren2026-06-26
💻 ciência da computação

HERO-SNN: A Homeostatic Eligibility-based Reward- Optimised Spiking Neural Network for Spatiotemporal Brain Representation: An EEG Case Study

Este artigo propõe o HERO-SNN, uma estrutura de rede neural pulsante homeostática e otimizada por recompensa que integra feedback específico da tarefa com aprendizado local baseado em pulsos para aumentar a precisão da classificação e a interpretabilidade de dados de EEG espaciotemporais, superando tanto o STDP padrão quanto modelos de aprendizado profundo de última geração em um estudo de protocolo de toque baseado em Havening.

Maryam Doborjeh, Zohreh Doborjeh, Nikola Kasabov, Alexander Sumich, Nadja Heym, Tony Burgess2026-06-26
💻 ciência da computação

AutoML-XAI convolutional neural network for hypnotic susceptibility classification from segmented multichannel EEG

Este artigo propõe uma estrutura de CNN interpretável e impulsionada por AutoML que classifica a suscetibilidade hipnótica a partir de dados de EEG multicanal segmentados, alcançando acurácia perfeita em sua melhor dobra e identificando as bandas de frequência alfa e gama como as características mais críticas por meio de técnicas de XAI.

Ali Walid Daher2026-06-26
💻 ciência da computação

FDCNet: Frequency-Aware and Dynamic Curve Network for Adversarially Robust Infrared and Visible Image Fusion

Este artigo propõe o FDCNet, um novo framework de fusão de imagens infravermelhas e visíveis adversariamente robusto que integra um Módulo de Defesa Sensível à Frequência e uma Perda Adversária Dinâmica Espaço-Frequencial para suprimir perturbações, enquanto emprega um Módulo de Curva de Tom Dinâmica Guiado por Extremos para equilibrar a eficácia da defesa com a restauração da qualidade visual.

Pengcheng Gao, Shengyue Huang2026-06-26