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💻 computer science

E-Taste Signal Encoding and Classification via Multi- Attention Residual Networks Using sEMG Streams in Virtual Sensory Systems

Este estudo introduz um novo modelo de aprendizagem profunda MACB-ResNet que melhora significativamente a precisão da classificação de estímulos de sabor virtuais a partir de sinais de eletromiografia de superfície facial (sEMG) para 86,32%, superando classificadores tradicionais e de aprendizagem profunda padrão para aplicações em saúde digital e tecnologia alimentar.

Zhendong Song, Asif Ullah, Majad Mansoor, You Wang2026-07-09✓ Author reviewed ⓘ
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Enhanced Seam Segmentation for Automated Welding Robot in Construction Through Transfer Learning: Addressing Limitations of Bilateral Segmentation Network

Este estudo propõe um framework baseado em transferência de aprendizado que aprimora o BiSeNetV2 com uma perda híbrida Cross-Entropy–Lovasz para alcançar uma segmentação de junta robusta e em tempo real para soldagem robótica autônoma na construção, melhorando significativamente o desempenho em superfícies reflexivas sem aumentar a complexidade computacional.

Keonvin Park, Yong Ann Voeurn, Hyeokjun Kweon, Doyun Lee2026-07-09
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TITAN: Three-Tier Intrusion-Detection Tree-Based Adaptive Network for Industrial Internet of Things 

O TITAN é uma nova arquitetura de aprendizado federado de três camadas para detecção de intrusão em IIoT que supera os desafios de dados não-IID e desbalanceamento de classes ao trocar apenas saídas de predição e resumos de dispositivos via destilação de conhecimento adaptativa e agregação Bayesiana, alcançando um desempenho de macro-F1 superior aos métodos existentes sem exigir o compartilhamento de dados brutos ou gradientes.

Sandeep Ghosh, Mohammed Al-Khafajiy, Saeid Pourroostaei Ardakani Ardakani2026-07-09
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Privacy-Utility Tradeoffs in Hierarchical Federated Learning Under Combined Differential Privacy and CKKS Homomorphic Encryption for Distributed Healthcare Networks

Este artigo propõe um framework de aprendizado federado hierárquico para a saúde que integra privacidade diferencial em nível de cliente com criptografia homomórfica CKKS em nível de instituição, demonstrando que, enquanto a privacidade diferencial acarreta perdas mensuráveis de acurácia dependentes do orçamento de privacidade, a criptografia homomórfica não introduz degradação de utilidade, isolando e quantificando, assim, os distintos compromissos entre privacidade e utilidade de cada mecanismo.

Sayed Mohammed Alwedaei, Jenan Moosa2026-07-09
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Automatic Prosodic Audio Description Modeling

Este artigo propõe um framework unificado que integra a geração de narrativa semântica com a modelagem de descrição de áudio prosódico, demonstrando que a síntese baseada em referência captura efetivamente nuances emocionais, como frequência fundamental e taxa de fala, para aumentar a acessibilidade para usuários com deficiência visual, embora a validação perceptual ainda seja necessária.

Christian Quintero, Alexander Rozo‑Torres, Cristian Plazas2026-07-09
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CD-LHBC: A Consensus-Driven Lightweight Hierarchical Blockchain for Digital Cousin Networks

Este artigo propõe o CD-LHBC, uma blockchain hierárquica leve e orientada por consenso para Redes de Primos Digitais que integra subcadeias regionais, uma cadeia de coordenação e uma pontuação de consistência de primo digital dinâmica para alcançar sincronização de baixa latência e tolerante a falhas em ambientes multirregionais com até 25% de nós maliciosos.

Renke Zhao, Shaofei Lu2026-07-09
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Environment-specific, data-driven radiation source detection, localization and tracking via a sensor network and ensembles of randomized decision trees

Este artigo apresenta uma abordagem baseada em dados utilizando redes de sensores e conjuntos de árvores de decisão aleatorizadas para detectar, localizar e rastrear fontes radioativas com precisão em ambientes complexos, demonstrando um desempenho superior em relação aos métodos tradicionais ao eliminar a necessidade de modelagem detalhada de transporte de radiação.

Andrew White, Cory Simon, Haori Yang2026-07-09
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Quality-Constrained Preference Fading Model for Discrete Diffusion Recommendation

Este artigo propõe o modelo Quality-Constrained Preference Fading (QCPF), que aprimora a recomendação por difusão discreta ao substituir a amostragem aleatória uniforme por uma distribuição de mistura consciente da qualidade e um mecanismo de filtragem de falsos negativos para gerar trajetórias de degradação de preferência mais informativas, melhorando significativamente o desempenho de recomendação Top-K sem adicionar latência de inferência.

Weisong Zhang, Tianwei Xu, Juxiang Zhou, Bingkun Wang2026-07-09
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Autonomous AI and Agentic Testing Agents: A Multi-Agent Architecture for Self-Directed Software Quality Assurance

Este artigo propõe uma arquitetura multiagente que utiliza agentes autônomos impulsionados por LLM para permitir o controle de qualidade de software autodirigido ao automatizar a geração de testes, execução, autocorreção e triagem de defeitos, enquanto aprende continuamente com resultados históricos para enfrentar as limitações dos testes roteirizados tradicionais.

Urvish Gajjar2026-07-09