💻 Category

cs

929 artigos

💻 computer science

Adaptive-Hazard Bayesian Online Change-Point Detection for Text Streams: A Dirichlet-Multinomial Formulation

Este artigo propõe um método de detecção de mudança online bayesiana de risco adaptativo para fluxos de texto que ajusta dinamicamente as probabilidades de reinicialização com base na deriva da distribuição lexical via uma formulação de Dirichlet-multinomial, demonstrando melhor desempenho de detecção e redução de atraso, particularmente em cenários envolvendo mudanças lexicais graduais ou fracas.

Muhammad Ali Gunawan, Amalia Fitri2026-07-10
💻 computer science

Large scale IoT Intrusion Detection using Isolation Forest and Mutual Information based Feature Selection

Este artigo demonstra que um algoritmo de Isolation Forest combinado com seleção de características baseada em Informação Mútua supera métodos de Autoencoder e Ensemble na detecção de intrusão em IoT de larga escala, ao alcançar precisão, F1-score e AUC superiores, mantendo uma menor complexidade computacional no conjunto de dados NF-ToN-IoT-v3.

siddharth Ghansela2026-07-10
💻 computer science

Temporal Multi-Signal Fusion for Token-Level Hallucination Detection

Este artigo propõe uma abordagem de fusão temporal multissinal que trata a alucinação como um problema de rotulagem de sequência usando um BiGRU para combinar estatísticas de texto, implicação de NLI e surprisal de modelo de linguagem, alcançando uma melhoria significativa de AUC de 0,840 no RAGTruth ao alavancar o contexto temporal em vez da capacidade do modelo, enquanto mantém a eficácia em modelos de código fechado e não vistos.

Igor Itkin2026-07-10
💻 computer science

A Risk-Oriented Verification and Validation Framework for Hallucination Detection in Public-Sector LLM Systems

Este artigo propõe uma estrutura de verificação e validação orientada ao risco que transforma a detecção de alucinações em LLMs do setor público de um desafio puramente técnico em uma questão de governança, ao introduzir um índice de risco composto para orientar decisões operacionais como o adiamento ou a escalação humana, garantindo, assim, a certeza jurídica e a responsabilidade administrativa.

Nguyen Binh2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Forecasting the Onset of Hallucination: Causal, Token-Level, Black-Box Survival Analysis During Generation

Este artigo introduz um framework de análise de sobrevivência causal ao nível de token que prevê com sucesso o início de alucinações em grandes modelos de linguagem antes que elas ocorram, alcançando um AUROC de 0,777 ao detectar o desvio de novidade textual e fornecendo avisos aproximadamente 11 tokens antes dos detectores pós-hoc tradicionais.

Igor Itkin2026-07-10
💻 computer science

NPDO: Neural Prediction Direction Optimizer for Fast VVC Intra Coding

Este artigo propõe o NPDO, um framework neural híbrido que combina a extração de características multiescala com arquiteturas de CNN hierárquica e Vision Transformer para podar inteligentemente o espaço de busca de predição intra do VVC, alcançando uma redução de 54,0% no tempo de codificação com apenas um aumento de 1,18% no BD-Rate em comparação ao VTM 23.0 de referência.

Reka Sandaruwan Gallena Watthage, Anil Fernando2026-07-10
💻 computer science

ADONIS: Adaptive Digital Twin-Driven Orchestration for Network-Intelligent Slicing in 6G Edge Environments

Este artigo propõe o ADONIS, um framework descentralizado para fatiamento de rede 6G que aproveita uma arquitetura de Gêmeo Digital federada na borda e hierárquica, um escalonador de Rede Neural de Grafo Espaço-Temporal e um novo protocolo de codificação delta para minimizar o overhead de sincronização e as violações de SLA, garantindo ao mesmo tempo a convergência da alocação de recursos.

Aritrik Ghosh2026-07-10
💻 computer science

Mining Focus-Aware Dense Subgraphs in Dynamic Multilayer Networks with Adaptive Updates

Este artigo propõe o framework Focus-Aware Adaptive Dense Subgraph (FAADS), que minera eficientemente subgrafos densos de alta qualidade em redes multicamadas dinâmicas por meio de um mecanismo de atualização incremental, alcançando melhorias significativas de velocidade em relação aos métodos de última geração ao mesmo tempo em que mantém uma qualidade de densidade próxima da ótima.

Huang Qibao¹, Rao Linghong¹，2026-07-10✓ Author reviewed ⓘ
💻 computer science

Deep Learning for Student Outcomes Temporal Deep Learning for Student Outcome Prediction: Comparing Multi-Task and Single-Task Approaches on the OULAD Dataset

Utilizando o conjunto de dados OULAD, este estudo demonstra que, embora os modelos BiLSTM superem os baselines de gradient boosting na previsão de resultados de aprovação/reprovação e de abandono de estudantes, arquiteturas de aprendizagem multitarefa não proporcionam vantagem significativa sobre abordagens de tarefa única, apesar da correlação moderada entre as tarefas, sugerindo que esses resultados dependem de padrões comportamentais parcialmente distintos.

Haili Qin, Chuanxia Zhang, Linkai qi2026-07-10