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💻 ciência da computação

Hybrid Intrusion Detection System for IoT and Cloud Environments

Este artigo propõe e avalia um framework híbrido de detecção de intrusão que combina aprendizado supervisionado (Random Forest e XGBoost) com um modelo de detecção de anomalias baseado em LSTM Autoencoder em conjuntos de dados alinhados de IoT e nuvem, demonstrando que, embora esta abordagem melhore significativamente a robustez de detecção e o recall para ataques não vistos, ela exige uma compensação com o aumento de falsos positivos e a redução da precisão.

Dipo Dunsin, Raju Molla, Alireza Esfahani2026-06-25
💻 ciência da computação

The Lightweight Cherry Tomato Fruit Maturity Detection Method Based on Improved YOLOv10n

Este artigo propõe o YOLOv10n-FBD, um modelo leve de detecção de maturação de tomate cereja que integra a fusão de características CCFM, a atenção PSA-BiFormer e uma estratégia C2f-Dual para alcançar alta precisão (94,3% mAP) e velocidade (369 FPS), reduzindo significativamente o tamanho do modelo e a complexidade computacional em comparação com os métodos existentes.

Ji Cai, Shuaishuai Cui, Baofan Chen, Yuhao Hao, Kun Wang, Guozhu Song2026-06-25
💻 ciência da computação

LSTM-Based Speech Recognition for Assamese: A Low-Resource Language Approach

Este estudo propõe um sistema de reconhecimento de fala baseado em LSTM para a língua assamesa de baixos recursos, utilizando um conjunto de dados autocurado e características acústicas híbridas para alcançar 95% de precisão, ao mesmo tempo em que destaca os desafios impostos pelas semelhanças fonéticas entre as vogais.

Manash Choudhuri Choudhuri, Deepjyoti Kalita Kalita, Sanjib Kr Kalita Kalita2026-06-25
💻 ciência da computação

Visual Context-Aware and Spatial Receptive Field-Based algorithm for mural inpainting

Este artigo propõe um algoritmo baseado em contexto visual e campo receptivo espacial que integra modelagem de espaço de estados residual, vetores de orientação e atenção deformável multiescala para restaurar eficazmente murais de Dunhuang ao abordar o esquecimento de pixels locais e a percepção espacial insuficiente, melhorando significativamente as métricas de qualidade de restauração.

Yang Liu, Zhongmin Liu, Wenjin Hu2026-06-25
💻 ciência da computação

A Deep Cross Neural Network Framework for Stealthy Hardware Trojan Identification in FPGA

Este artigo propõe uma estrutura de Rede Neural Cruzada Profunda (DCNN) que alcança 98,4% de precisão na detecção de Hardware Trojans furtivos em circuitos VLSI baseados em FPGA, extraindo e correlacionando características estruturais e funcionais, oferecendo uma solução confiável que reduz a dependência de modelos de referência dourados.

Kishor Bhagat, Gayatri Phade2026-06-25
💻 ciência da computação

The Evaluation–Action Gap in Digital Accessibility Research: A Systematic Review of Automation Bias, Sectoral Concentration, and User Exclusion

Esta revisão sistemática de 104 estudos revela que a pesquisa em acessibilidade digital é dominada por ferramentas automatizadas e concentrada nos setores de educação e governo, criando um "hiato de avaliação-ação" onde a conveniência metodológica e o viés setorial deslocaram as abordagens centradas no usuário e falharam em resolver barreiras de acessibilidade persistentes ao longo da última década.

Ibrahim Emara2026-06-25
💻 ciência da computação

OntoLearner: A Modular Python Library for Ontology Learning with Large Language Models

O artigo apresenta o OntoLearner, um framework modular de código aberto que unifica o acesso a ontologias, pipelines de aprendizagem impulsionados por LLMs e benchmarking padronizado em 22 domínios, revelando que o principal gargalo na aprendizagem de ontologias é um descompasso estrutural entre a codificação do conhecimento do modelo e a organização ontológica, em vez da capacidade do modelo.

Hamed Babaei Giglou, Jennifer D’Souza, Andrei Aioanei, Nandana Mihindukulasooriya, Sören Auer2026-06-25
💻 ciência da computação

Curriculum-Aligned Analysis of Assessment Feedback: A Retrieval-Augmented Large Language Model Approach for Revealing Fine-Grained Student Error Patterns in Higher Education

Este estudo propõe uma abordagem de modelo de linguagem de grande escala com recuperação aumentada que transforma feedbacks de avaliação não estruturados em padrões de erro alinhados ao currículo com alta precisão, permitindo que equipes de ensino reflitam sobre o impacto instrucional e orientem revisões curriculares direcionadas no ensino superior.

Linxin Hua, Jia Xu, Lirui Guo, Nan Zheng, Qingtan Shen, Dilang Tan, Ye Lu2026-06-25
💻 ciência da computação

Comparative Analysis of LLM-Based Conversational Agents as an Assistive Technology for Web Interaction

Este estudo avalia a eficácia de quatro principais agentes conversacionais baseados em LLM como tecnologias assistivas para navegação na web, constatando que, embora demonstrem um potencial promissor para aumentar a acessibilidade para diversos grupos de usuários ao interpretar estruturas de páginas e guiar interações, seu desempenho varia significamente entre diferentes ferramentas.

Giuseppe Della Penna, Marina Buzzi, Barbara Leporini2026-06-25
💻 ciência da computação

HE-CloudML: A Privacy-Preserving Framework for Secure Machine Learning Inference over Encrypted Cloud Data Using Homomorphic Encryption

Este artigo introduz o HE-CloudML, um framework de preservação de privacidade que permite a inferência de redes neurais profundas de forma segura e eficiente em dados criptografados na nuvem usando Criptografia Homomórfica, alcançando precisão próxima à de texto simples com melhorias significativas de latência em relação às soluções existentes, ao mesmo tempo em que garante uma resistência robusta contra vários ataques de privacidade.

Abdullahi Ahmed Abdirahman, Abdirahman Osman Hashi, Ubaid Mohamed Dahir, Mohamed Abdirahman Elmi2026-06-25