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💻 ciência da computação

The Reconstruction Gap: Boundary Noise and the Limits of Holographic Bulk Recovery in Deep Learning, with Implications for Black-Box AI Auditing

Este artigo introduz o "hiato de reconstrução" para demonstrar que modelos de aprendizado profundo holográfico sofrem erros de métrica interna significativos e imprevisíveis sob condições de contorno ruidosas, quantificando, desta forma, as limitações fundamentais da auditoria de IA de caixa-preta na certificação dos mecanismos internos de um modelo.

Alfredo Merlet2026-10-15
💻 ciência da computação

Adaptive TinyML at the Edge: A Multi-Seed Empirical Study of Drift, Robustness, Energy, Federated Learning, and Explainability

Este estudo empírico de múltiplas sementes sobre TinyML adaptativo em dados sintéticos de sensores demonstra que o aprendizado online mitiga significativamente o desvio de conceito e que políticas de energia adaptativas superam modelos estáticos, ao mesmo tempo em que revela que a quantização de características de entrada preserva a precisão até 4 bits, as reivindicações de equidade de aprendizado federado requerem retratação, e modelos de base neural superam sintonizadores difusos em precisão, apesar da superior interpretabilidade estrutural destes últimos.

Kunal Dhanda2026-10-15
💻 ciência da computação

Data Leakage in Agricultural Object Detection Studies: A Critical Analysis, Recipes, and Recommendations

Este artigo analisa criticamente o vazamento de dados generalizado em pesquisas de detecção de objetos agrícolas, introduzindo um sistema de pontuação de 12 critérios para avaliar 33 estudos baseados no PlantDoc e revelando que, embora o desempenho relatado seja alto, a maioria dos estudos sofre de lacunas metodológicas — particularmente em relação ao escopo de aumento — que comprometem a confiabilidade no mundo real, propondo recomendações específicas para autores, revisores e mantenedores de conjuntos de dados.

Mohieddine Jelali2026-10-15
💻 ciência da computação

Curvature-Based Shrinkage for Label-Budgeted Recalibration under Dataset Shift: An Empirical Risk Study

Este estudo de risco empírico demonstra que o encolhimento baseado em curvatura melhora a perda de predição em relação à calibração de origem sob deslocamento de dados com rótulos limitados, embora sua superioridade sobre baselines mais simples seja dependente de contexto, destacando um trade-off crítico de implementação entre ganhos médios e o risco de recalibração prejudicial.

Jufeng Li, Wenjie Li2026-10-15✓ Author reviewed ⓘ
💻 ciência da computação

SSDT-YOLO: An Underwater Object Detection Framework for Efficient Small-Target Recognition in Complex Environments

Este artigo propõe o SSDT-YOLO, um framework otimizado baseado em YOLOv8 que integra os mecanismos TEfficientNet, SPDConv, C2f-Dual e SCSA para alcançar a detecção de alvos pequenos subaquáticos de forma eficiente e de alta precisão em ambientes complexos e de baixa luminosidade, reduzindo significativamente os parâmetros do modelo.

Chaoyang Chen, Gangzhi Hu, Zunhui Yi, Lei He, Dan Yang2026-10-15
💻 ciência da computação

A CEDNet-based Algorithm for Cattle Detection and Counting in Complex Farming Environment in UAV Imagery

Este artigo propõe o C2Net, um algoritmo leve baseado em CEDNet que aproveita anotações de pontos e uma nova Transformada de Distância Inversa de Foco para alcançar detecção e contagem de gado de alta precisão em imagens complexas de UAV, abordando desafios como oclusão e custos de anotação, ao mesmo tempo em que oferece uma solução prática para implantação em dispositivos de borda.

Tao Wu, Yihan Niu, Xi Chen, Qizhao Zhou2026-10-15
💻 ciência da computação

Multi-Task Framework for Efficient Knee Osteoarthritis Segmentation and Classification

Este artigo propõe um framework de aprendizado multitarefa flexível que unifica backbones de CNN 2D e 3D para realizar simultaneamente a classificação de osteoartrite de joelho e a segmentação de menisco/cartilagem, demonstrando que a variante 2D supera os modelos de base 3D em precisão, velocidade de convergência e eficiência computacional em um conjunto de dados de RM de larga escala.

Yun Xin Teoh, Marouane TLIBA, Mohamed Berrimi, Khin Wee Lai, Siew Li Goh, Rachid Jennane2026-10-15
💻 ciência da computação

Monocular Panoramic Imaging for High-Precision 3D Shape Reconstruction

Este artigo apresenta um novo sistema de sensoriamento panorâmico multivista monocular que captura múltiplas perspectivas em uma única exposição para alcançar a reconstrução de formas 3D de alta precisão e em tempo real ao percorrer coordenadas polares de voxels de contorno, superando efetivamente desafios como superfícies sem textura e configurações de câmera complexas.

Weiqing Guo, Zhulong Pan, Xiaogang Wu, Yue Wu2026-10-15
💻 ciência da computação

Fatigue Driving Detection Based On Multimodal EEG Feature Fusion

Este artigo propõe o MEFD-Net, um modelo de fusão de características de EEG multimodal que integra BiLSTM aprimorado, convoluções multiescala adaptativas com autoatenção e redes puramente convolucionais para alcançar uma detecção de condução fatigada ponta a ponta e robusta, com melhorias significativas na acurácia, revocação e pontuações F1 em comparação com os métodos existentes.

Qiong Hong, Zhonghua Xu, Lianshan Pan, Peng Wang, Hao Zhang, Jie He2026-10-15