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Severity-Conditioned Pixel-Wise Asynchronous Diffusion for Semi-Transparent Mural Restoration

Este artigo propõe o Severity-Conditioned Pixel-Wise Asynchronous Diffusion (SC-PAD), um novo framework que aprimora a restauração de murais semitransparentes ao estimar um campo de severidade contínuo para conduzir o progresso da difusão assíncrona pixel a pixel, superando, assim, as limitações de máscaras binárias e de modelagem temporal uniforme no tratamento de degradações espacialmente não uniformes.

Yu Wu, Erchao Li, Furui Jia, Jinjiang Zhao, Lei Zhang2026-10-16

💻 ciência da computação

Enhancing Road Safety with Privacy-Preserving Blockchain-Based Mobile Crowdsensing

Este artigo apresenta o RBCrowd4RS, um sistema de sensoriamento de multidões móveis baseado em blockchain e preservador de privacidade que utiliza zk-SNARKs para autenticação anônima e um modelo de reputação de Gompertz para garantir simultaneamente a responsabilidade dos dados de segurança rodoviária, a não vinculabilidade do colaborador e o desempenho em tempo real.

Zaina Maqour, Hanan El Bakkali, Driss Benhaddou, Houda Benbrahim2026-10-16

💻 ciência da computação

Integrating Structural and Semantic Analysis for Code Smell Refactoring Prediction

Este artigo propõe e avalia empiricamente uma estrutura de aprendizado de máquina para prever o refatoramento de code smells em projetos Java, demonstrando que a combinação de métricas tradicionais orientadas a objetos com embeddings semânticos e sintáticos baseados em grafos produz previsões confiáveis ao capturar sinais complementares além do que as métricas estruturais sozinhas fornecem.

Andrea Lanza, Matteo Bochicchio, Francesca Arcelli Fontana2026-10-16

💻 ciência da computação

Regime-First GPU Power Management for Deep Learning: Cross-Hardware Evidence from Power, Performance, and Energy

Este artigo demonstra que a redução dos limites de potência das GPUs não reduz consistentemente o consumo de energia por tarefa concluída em diferentes regimes de hardware, defendendo uma abordagem de "prioridade ao regime", na qual a caracterização empírica de pares específicos de GPU-carga de trabalho é essencial antes da implementação de controles de gerenciamento de energia.

D. Venkata Naga Raju, Ravi Kumar Suggala, A. Sri Krishna, Pavan Kumar Vadrevu, Ratna Kanth Gudala2026-10-16

💻 ciência da computação

Enhancing Interpretability in Credit Risk Modeling: A Synergistic Approach Integrating SHAP and Counterfactual Explanations

Este estudo propõe uma estrutura sinérgica integrando valores SHAP e explicações contrafatuais para aumentar a interpretabilidade, a equidade e a capacidade de ação de modelos de risco de crédito, demonstrando, por meio de análise empírica no conjunto de dados German Credit, que esta abordagem equilibra efetivamente o desempenho preditivo com a conformidade regulatória ética, ao mesmo tempo em que reduz o número de ajustes de características necessários para que os candidatos alterem os resultados.

Joel Quansah2026-10-16

💻 ciência da computação

Privacy-Preserving Architecture for On-Device Intelligent Computing Using Small Language Models

Este artigo propõe e avalia preliminarmente uma arquitetura de dispositivo com preservação de privacidade que integra Pequenos Modelos de Linguagem com mecanismos de segurança leves para realizar inferência local enquanto mitiga riscos como injeção de prompt e violações de privacidade sem depender de serviços em nuvem.

PRIYANKA AGAVAN2026-10-16

💻 ciência da computação

Predictive Multi-Objective Energy--Latency Optimization in Cloud Environments Using Ensemble Learning

Este artigo propõe um framework preditivo multiobjetivo utilizando aprendizado de conjunto para otimizar o compromisso entre o consumo de energia e a latência em centros de dados em nuvem, demonstrando economias significativas de energia e estabilidade aprimorada em comparação com políticas estáticas e reativas por meio de emulação baseada em traços e generalização robusta.

Ahmed A. M. Warad, Snaa A. ElSawy, Rana Mostafa, Miral Adel, Abdelrahman Farouk, Kareem Kamal A. Ghany2026-10-16

💻 ciência da computação

Feasible-Space Quantum-Walk Optimization for Atomic Congestion Games Incentive Feasibility and an Eight-Instance Ideal-Statevector Study

Este estudo compara um QAOA de 12 qubits e uma caminhada quântica em tempo contínuo (CTQW) contra a busca local clássica em oito jogos de congestionamento atômicos de pequena escala, revelando que, embora o CTQW alcance um hiato de custo médio significativamente menor (8,34%) do que o QAOA (23,22%) ao manter 100% de viabilidade, a busca local clássica supera ambos os métodos quânticos na busca por ótimos exatos, com o autor enfatizando que esses resultados sem ruído e sem correspondência de recursos não demonstram uma vantagem quântica.

Parham Ghayour2026-10-16

💻 ciência da computação

A generative digital twin forecasts and simulates intensive care patients without task labels

O artigo apresenta o Didymos, um transformer generativo de 123 milhões de parâmetros treinado em dados não rotulados de sete bases de dados internacionais, que supera modelos supervisionados na previsão de desfechos de pacientes em cuidados intensivos e na simulação de respostas a tratamentos, mantendo a privacidade e exigindo mínima adaptação local.

Han Wang, Kaisheng Ye, Huaguo Yuan, Weibang Chen, Yao Cai, Ye Tian, Ting Liu, Yue Xu, Xiaoyu Liu, Lingpin Pang, Huafeng (…)2026-10-16

💻 ciência da computação

Sparse-Selective Similarity Regularisation for Enhanced Explanations

O artigo propõe a Similaridade Seletiva-Esparsa ( $S_3$ ), um novo método de regularização que equilibra dinamicamente a esparsidade e a similaridade de características para aumentar a fidelidade, estabilidade e robustez das explicações locais em modelos lineares sem comprometer a precisão preditiva.

Ismail Alarab, Mohammad Naiseh, Simant Prakoonwit2026-10-16

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