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💻 ciência da computação

SemanticVul: Evidence-Grounded Structured LLM Explanations for Vulnerability Detection

O SemanticVul é um framework reprodutível para detecção de vulnerabilidades em C/C++ que aproveita explicações semânticas geradas localmente e fundamentadas em evidências para melhorar significativamente a precisão e o recall da classe minoritária em relação aos baselines existentes, enquanto valida rigorosamente as afirmações por meio de correspondência de código determinística e auditoria de dataset.

Abdul Razak, Ihtesham Ul Islam, Rabia Khan2026-10-15
💻 ciência da computação

Parameter compensation reveals weak physical effects in multi-parameter inverse learning

Este artigo introduz o conceito de compensação de parâmetros, onde efeitos físicos fracos são mascarados por mudanças compensatórias em outros parâmetros, e propõe uma rede neural com compensação de viés (BcNN) que utiliza pseudo-soluções estruturadas para recuperar de forma confiável esses efeitos em problemas de aprendizagem inversa de múltiplos parâmetros.

Yifan Yang, Zengwei Guo2026-10-15
💻 ciência da computação

STME-GCN: topology refinement and motion-enhanced temporal modeling for skeleton-based action recognition

O artigo propõe o STME-GCN, uma rede de reconhecimento de ações baseada em esqueleto que melhora o desempenho através da otimização da geração de topologia por meio de descritores temporais multiatributos e do aprimoramento da modelagem temporal via um ramo colaborativo de pose-movimento para capturar melhor a dinâmica do movimento e as relações entre articulações.

Xiaopeng Wang, Chunjun Chen, Yutao Xia2026-10-15
💻 ciência da computação

Feasible-Space Dilution and Objective Alignment in Shallow Penalty-X QAOA: A Controlled RCSP Study

Este estudo utiliza experimentos controlados de caminho mais curto com recursos restritos para demonstrar que, no QAOA de penalidade-X rasa, a amostragem de viabilidade deficiente decorre de inadequações distintas do otimizador e desalinhamentos de objetivo, com o treinamento baseado em CVaR aproximando-se efetivamente do desempenho dos controles de viabilidade exata em tarefas de teste.

Zhilin Chen2026-10-15
💻 ciência da computação

Arthasetu - Neural Machine Translation for Classical Jain Philosophical Text with Cross-System Evaluation

Este artigo apresenta o Arthasetu, um modelo de tradução automática neural especializado baseado em BiLSTM para traduzir o sânscrito filosófico clássico do Jainismo para o hindi, demonstrando que o aumento de dados consistente com o domínio e protocolos de avaliação rigorosos produzem um desempenho superior em comparação com sistemas multilingues de grande escala como o NLLB-200, ao mesmo tempo em que destaca os riscos críticos de vazamento de dados em pesquisas de baixos recursos.

Tamanna Jain, Neeraj Raheja2026-10-15
💻 ciência da computação

A Comparative Benchmark of GAN, DDPM, and Flow Matching for 2D and 3D Porous Microstructures Synthesis.

Este artigo apresenta um benchmark comparativo de WGAN-GP, DDPM e Flow Matching para a síntese de microestruturas porosas 2D e 3D, identificando o Flow Matching como uma abordagem competitiva que oferece um equilíbrio favorável entre precisão estrutural, particularmente na reprodução das relações porosidade-difusividade, e eficiência computacional.

Ali Aouf, Eric Laloy, Christophe De Vleeschouwer2026-10-15
💻 ciência da computação

Quantifying Predictive Uncertainty in Student Academic Outcomes Using Conformal Prediction

Este estudo introduz um framework consciente da incerteza que integra aprendizado de máquina, predição conformal dividida (split conformal prediction) e SHAP para prever resultados acadêmicos de estudantes com confiabilidade quantificada, demonstrando que, embora modelos como LightGBM e XGBoost alcancem alta acurácia, a predição conformal sinaliza efetivamente casos incertos para apoiar intervenções direcionadas de humano no circuito (human-in-the-loop).

Kazi Sabbir Ahmad Nahin2026-10-15
💻 ciência da computação

Complete Patient-Level Leakage Among Traceable Images in a Widely Used Brain Tumor MRI Benchmark

Este artigo revela que um benchmark de ressonância magnética de tumores cerebrais amplamente utilizado sofre de vazamento completo de dados ao nível do paciente, onde as altas acurácias relatadas refletem a capacidade do modelo de reconhecer fatias de pacientes previamente vistos, em vez de sua verdadeira generalização para indivíduos não vistos.

Jaiveer Bassi2026-10-15
💻 ciência da computação

Artificial Intelligence and Machine Learning for Stock Market Prediction: A Systematic Literature Review of Methods, Emerging Paradigms, Reproducibility, and Evaluation Gaps (2016-2026)

Esta revisão sistemática da literatura de 685 estudos (2016–2026) analisa a evolução, reprodutibilidade e lacunas de avaliação na previsão do mercado de ações impulsionada por IA, revelando um descompasso crítico entre as acurácias de modelos relatadas e a utilidade prática de negociação devido a problemas generalizados como vazamento de dados, falta de compartilhamento de código e testes estatísticos insuficientes.

Akshatha Srikantha, Manpreet Singh, Rahul Joshi, Anant Singh, Eugene Pinsky2026-10-15
💻 ciência da computação

Autonomous robotic photography as a creative urban service

O artigo apresenta o LEAP, um sistema de fotografia robótica autônoma supervisionada que integra com sucesso regras estéticas aprendidas com navegação segura e adaptativa em ambientes urbanos dinâmicos, superando bases de comparação existentes tanto em avaliações computacionais quanto humanas de estética, ao mesmo tempo em que demonstra uma generalização robusta através de diversos cenários.

Jia Pan, Chang Chen, Dawei Wang, Zhilan Liao, Hang Xu, Yipeng Pan, Ignatius Japar, Mathieu Chambe, Xiaofeng Liu, Hua Che (…)2026-10-15