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💻 ciência da computação

A Multi-Layer Framework for Hallucination Detection and Mitigation in Large Language Models Using Retrieval Grounding and Small Language Model Verification

Este artigo propõe uma estrutura de múltiplas camadas que aumenta a confiabilidade factual de grandes modelos de linguagem ao decompor as respostas em alegações atômicas, fundamentá-las com recuperação e verificá-las por meio de um pequeno modelo de linguagem e raciocínio neuro-simbólico, alcançando ganhos de desempenho significativos nos conjuntos de dados HotpotQA e SciFact, enquanto mantém a interpretabilidade e a eficiência computacional.

Md. Mahmudul Hasan, Israk Kayum Chowdhury, Md. Eliyas Akondo, Tanvir Ahammad, Khandaker Mohammad Mohi Uddin2026-06-25
💻 ciência da computação

Knowledge-Constrained Neural Completion of Islamic Geometric Patterns with Symmetry Guarantees

Este artigo apresenta uma estrutura neural com restrição de conhecimento que incorpora regras geométricas formais em um modelo de completude de grafos para garantir simetria rotacional exata e validade estrutural em padrões geométricos islâmicos, demonstrando que, embora o aumento de dados melhore a fidelidade, apenas a inferência estruturada por simetria assegura zero violações.

Hassan Ugail, Irfan Mehmood2026-06-25
💻 ciência da computação

GeoMind: An Autonomous Multi-Agent Framework for Verified Geospatial Analysis

O GeoMind é um framework multiagente autônomo que integra um LLM local, injeção de contexto baseada em RAG e um validador geoespacial determinístico dentro de um sistema de autocorreção de malha fechada para alcançar uma taxa de sucesso de tarefas de estado da arte de 90% e uma precisão espacial significativamente melhorada em análise geoespacial, superando efetivamente as alucinações semânticas e geográficas comuns em LLMs de propósito geral.

Jakaria Habib, Monoarul Islam Srabon, Mst Lutfun Nahar, Mariam Lutfy, Most. Amina Khatun, Md. Basim Al Zabir Shammo, Md. (…)2026-06-24
💻 ciência da computação

Machine Learning-Based Classification of Normal, Fast, and Sleep-Apnea-Related Respiratory Patterns Using Software-Defined Radio Sensing

Este artigo apresenta um benchmark estatisticamente validado de modelos de Perceptron Multicamadas, XGBoost e Random Forest para a classificação de padrões respiratórios sem contato usando Rádio Definido por Software, demonstrando que o MLP e o Random Forest alcançam uma precisão superior ao XGBoost, ao mesmo tempo em que identificam os padrões de respiração rápida e apneia do sono como os mais difíceis de distinguir e destacam o maior gap de generalização do Random Forest devido ao overfitting.

Taiwo Samuel Aina, Wisdom Okafor, Grace Okafor, Babatunde Iyaomolere2026-06-24
💻 ciência da computação

AI-Powered Smart Physiotherapy Assistant

Este artigo apresenta um Assistente de Fisioterapia Inteligente impulsionado por IA que utiliza visão computacional e aprendizado de máquina para fornecer análise de postura em tempo real e feedback corretivo por meio de uma interface web, permitindo, assim, uma reabilitação acessível, de baixo custo e no próprio ritmo, sem supervisão constante de um terapeuta.

Pawan Ghode, Pranay Bendle, Priyanshu Raut, Gaurav Bhajipale, Rohit Jadhao, Bhagyashri Mankar2026-06-24
💻 ciência da computação

LGBM-BBB: A Web-Server for Blood-Brain Barrier Permeability Prediction using Winsorized Feature Engineering and Mathew Correlation Coefficient Threshold Optimisation

Este estudo apresenta o LGBM-BBB, um servidor web de alta velocidade e precisão para prever a permeabilidade da barreira hematoencefálica que utiliza LightGBM treinado em um conjunto otimizado de 59 características com tratamento de outliers por winsorização e otimização de limiar do Coeficiente de Correlação de Matthew para facilitar a descoberta eficiente de fármacos neuroterapêuticos.

Vivek Yadav, Gauri Mishra, Jatin Jangra, Rajnish Kumar2026-06-24
💻 ciência da computação

Data-Driven Generation of Synthetic Timber for Deep-Learning-Based Wood Assessment

Este artigo introduz uma estrutura abrangente que combina a geração de nós baseada em LSTM, modelagem de crescimento estocástico e modelos de difusão condicional para criar tábuas de abeto da Noruega sintéticas realistas com estruturas internas conhecidas, permitindo, assim, o treinamento de sistemas de aprendizagem profunda para tarefas de avaliação de madeira onde dados pareados reais são escassos.

Osama Abdeljaber, Min Hu, Caroline Marc, Anders Olsson2026-06-24
💻 ciência da computação

MobileRACMA: Reliability-Aware Cross-Modal Attention for Efficient RGB–Thermal Monocular Depth Measurement on Edge Platforms

Este artigo introduz o MobileRACMA, uma arquitetura de atenção cross-modal leve e consciente da confiabilidade que funde imagens RGB e térmicas para alcançar a estimativa de profundidade monocular métrica robusta em plataformas de borda, enquanto garante formalmente a troca de informações limitada para prevenir a instabilidade do modelo sob degradação fotométrica.

Wael2026-06-24
💻 ciência da computação

Quantum Computing Threats to Modern Cryptography: Readiness Assessment and Post-Quantum Security Framework

Este estudo avalia a falta crítica de prontidão empresarial para ameaças de computação quântica, destacando que a maioria dos sistemas permanece vulnerável e o planejamento de migração é mínimo, e propõe o Framework de Arquitetura de Segurança Quântica-Resiliente (QRSA) para orientar as organizações na transição para protocolos criptográficos pós-quânticos padronizados pelo NIST.

Sakir Alim, Nitin Bodade2026-06-24
💻 ciência da computação

Physics-Informed Transformer Networks: Algorithms, Architectures, And Applications

Este artigo apresenta um levantamento abrangente de Transformers Informados pela Física (PITs) baseado em 54 estudos recentes, analisando sistematicamente suas inovações arquitetônicas, capacidades superiores de modelagem espaço-temporal e diversas aplicações, ao mesmo tempo em que destaca sua eficiência de dados e delineia desafios futuros em escalabilidade e benchmarking.

Aarav Dixit2026-06-24