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💻 ciência da computação

Annotation-Consistent Diffusion Augmentation for Data-Scarce Pest Instance Segmentation

Este artigo propõe um framework de aumento de dados baseado em difusão e específico para o domínio que gera imagens sintéticas com anotações consistentes para espécies de pragas raras em armadilhas adesivas, preenchendo efetivamente a lacuna de escassez de dados e melhorando significativamente o desempenho da segmentação de instâncias em múltiplas arquiteturas sem exigir rotulagem manual adicional.

Jung-sang Yoo, Seung-Hwan Yang2026-06-26
💻 ciência da computação

Divergent research orientations of affective and emotion concepts in artificial intelligence education through a bibliometric analysis

Através de uma análise bibliométrica de 401 documentos de 2020 a 2025, este estudo revela que, embora a pesquisa de afetividade e emoção impulsionada por IA tenha amadurecido para um ecossistema coerente com uma inflexão de crescimento significativa em 2023, os dois conceitos exibem orientações divergentes — onde a pesquisa de "afetividade" foca na prática educacional e a pesquisa de "emoção" no desenvolvimento tecnológico — necessitando de um proposto Modelo de Produção de Conhecimento Dual para orientar a colaboração interdisciplinar.

Hsiang Ni Tsai, Sheng Yi Wu2026-06-26
💻 ciência da computação

Robust Graph Neural Networks via Community-Guided Label Refinement and Progressive Contrastive Learning

Este artigo propõe o CG-GNN, uma estrutura de rede neural de grafos robusta que mitiga o ruído de rótulos ao integrar o refinamento de rótulos guiado por comunidades com a poda de arestas e um esquema de aprendizado contrastivo progressivo para superar os métodos de estado da arte em cenários ruidosos e de escassez de dados.

Zhigang Sun, Haoran Xu, Jinke Xu, Lie Wang2026-06-26
💻 ciência da computação

Accountability Risks of SHAP Based Managerial Recommendations in Explainable Artificial Intelligence

Este estudo demonstra que converter pontuações de importância de atributos baseadas em SHAP em ações gerenciais diretas sem considerar custos de intervenção, validade causal e riscos de queda cria perigos significativos de responsabilidade, revelando que a explicabilidade por si só é insuficiente para a tomada de decisão responsável orientada por IA.

Oussama Chahed2026-06-26
💻 ciência da computação

A Survey on Poisoning Attacks, Defenses, andProvable Defense in the Era of LLMs

Este levantamento revisa sistematicamente ataques e defesas de envenenamento na era dos Grandes Modelos de Linguagem, propondo uma taxonomia abrangente que categoriza as ameaças em envenenamento de pesos e de contexto, analisando técnicas representativas e estratégias de defesa, e delineando direções de pesquisas futuras para assegurar sistemas de IA compostos.

Yuni Lai, Xinqi Lyu, Dong Wang, Yihao Liu, Kai Zhou, Bin Xiao2026-06-26
💻 ciência da computação

FedDAAW: Dynamic Client Selection and Accuracy- Adaptive Aggregation for Cross-Task Federated Learning under Heterogeneity

O FedDAAW é um framework leve e preservador de privacidade para aprendizado federado heterogêneo que emprega seleção dinâmica de clientes e agregação adaptativa à acurácia para melhorar significativamente a eficiência de convergência e o desempenho em diversas tarefas (classificação, análise de sentimento e regressão) sob configurações não-IID sem exigir compartilhamento de gradientes ou dados auxiliares.

Jianqing Tang2026-06-26
💻 ciência da computação

Bibliometric Analysis of Global Research Trends in Robotic Sports: Mapping Two Decades of Innovation (2000–2024)

Esta análise bibliométrica de 1.225 publicações de 2000 a 2024 revela a evolução da pesquisa em esportes robóticos para um campo maduro e globalmente colaborativo, impulsionado por instituições fundamentais e uma mudança temática do futebol de robôs fundamental para aplicações avançadas de IA, como aprendizado profundo e interação humano-robô.

DEBDAS MONDAL2026-06-25
💻 ciência da computação

CTC: The Composite Task Challenge for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Este artigo apresenta o Composite Tasks Challenge (CTC), um novo conjunto de benchmarks projetado para avaliar rigorosamente a divisão de trabalho e a cooperação em aprendizagem por reforço multiagente, revelando que os métodos de estado da arte atuais falham em resolver essas tarefas ao demonstrar que um ambiente de teste solúvel, porém desafiador, é essencial para o avanço do campo.

Yurui Li, Yuxuan Chen, Xiaoli Yang, Shijian Li, Gang Pan2026-06-25
💻 ciência da computação

SousCoder: Cross-Application Confusion Detection for Proactive Developer Assistance

O SousCoder é um assistente de desenvolvedor proativo e local-first que monitora sinais comportamentais entre aplicações no VS Code, Chrome e o terminal para detectar confusão do desenvolvedor e intervir com sugestões contextualizadas, alcançando baixa latência e alta relevância em avaliações de campo ao estender trabalhos anteriores com memória persistente e percepção de múltiplas fontes.

Vrund Thakkar2026-06-25
💻 ciência da computação

Validating Large Language Model Extraction of Actuarial Variables from Unstructured Claims Documents

Este estudo avalia um pipeline de modelo de linguagem de grande escala para extrair 14 variáveis atuariais de sinistros de acidentes de trabalho, revelando uma concordância geral moderada com revisores humanos (kappa ponderado quadrático de 0,53) e variabilidade significativa entre as dimensões, o que ressalta a necessidade de calibração e implantação faseada antes da validação formal.

Robert Lieberthal, Vietbao Phan, Jawand Singh, Elizabeth Sottung, Richard Tran2026-06-25