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💻 computer science

Hybrid Deep Learning Framework for Predictive Maintenance in Industrial IoT Systems A Multi-Sensor Fusion Approach with Explainability 

Este artigo propõe um Framework de Aprendizado Profundo Híbrido Explicável (HEDLF) que integra CNN, BiLSTM e mecanismos de atenção com fusão de múltiplos sensores e explicabilidade baseada em SHAP para alcançar manutenção preditiva de alta precisão e interpretabilidade física para sistemas de IoT industrial, conforme validado pelo desempenho superior nos benchmarks NASA C-MAPSS e IEEE PRONOSTIA.

Syed Eirfan Atthar2026-07-09
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Learnable Gabor and Wavelet Filters in Deep Learning for Mammographic Breast Cancer Classification: A Systematic Review

Esta revisão sistemática de 22 estudos publicados entre 2010 e 2026 conclui que, embora filtros de Gabor e wavelet aprendíveis ofereçam melhorias interpretáveis e eficientes em termos de parâmetros para a classificação de câncer de mama mamográfico, permanece uma lacuna significativa de evidências em relação à sua integração conjunta para o estadiamento radiológico e patológico multiclasse.

Alanazi Sultan, Nurulhuda Azmi, NORSHALIZA KAMARUDDIN2026-07-09
💻 computer science

Distilled Edge Intelligence for Bolt Defect Detection in Communication Towers

Este artigo propõe uma estrutura de inteligência de borda destilada que combina uma estratégia de destilação de conhecimento de duas fases com um mecanismo de inferência colaborativa borda-nuvem consciente de confiança para alcançar a detecção de defeitos em parafusos de alta precisão em dispositivos de torres de comunicação com recursos limitados, reduzindo significativamente as taxas de upload para a nuvem e a latência.

Bailing Xiao, Huiling Shi2026-07-09
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A Hierarchical Deep Learning Framework for Pineapple Disease Detection, Typification, and Spatial Disease Visualization in Tropical Agricultural Environments

Este estudo propõe e valida uma estrutura de aprendizado profundo hierárquico que combina a detecção YOLOv8 com a classificação DenseNet121 para alcançar a detecção, tipificação e visualização espacial robustas de doenças do abacaxi sob condições tropicais desafiadoras de campo real, demonstrando precisão e confiança superiores em testes de campo cego em comparação com abordagens de estágio único.

Elainne Ladislau Ferreira Pereira Ladislau, Romário da Costa Silva Costa, Flávio Rafael Trindade Moura Trindade, Carlos (…)2026-07-09
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Author Name Disambiguation in Portuguese Scientific Publications: The SBC-AND dataset

Este artigo apresenta o SBC-AND, um conjunto de dados curado de 442 registros de publicações científicas em português, projetado para enfrentar a sub-representação de línguas não inglesas na pesquisa de Desambiguação de Nomes de Autores e servir como um benchmark desafiador para avaliar modelos de desambiguação multilíngues.

Natan de S. Rodrigues, Samuel Gomes dos Santos, Vitória Maria Diniz, Sirlene A. Rodrigues Costa2026-07-09
💻 computer science

Short-Term Changes in E-Commerce Users’ Intentions and Product Recommendation Ranking

Este artigo propõe um modelo de ranking de recomendação multimodal consciente de estados para o comércio eletrônico transfronteiriço que modela explicitamente as mudanças de intenção do usuário a curto prazo através de seis estados operacionais, alcançando um desempenho superior em recomendações de categorias cruzadas e itens de baixa frequência no recém-introduzido conjunto de dados CEMR-42M de 42 milhões de registros em comparação com os baselines existentes.

Zhengyuan, Ziyue Li2026-07-09
💻 computer science

Quantum machine learning performance evaluation for air pollution assessment with benchmarking and comparative analysis using multi-metric scoring and quantum circuit expressibility

Este estudo introduz o framework MDQ-3L para avaliar modelos de aprendizado de máquina clássicos, profundos e quânticos para a previsão da poluição do ar, revelando que, embora modelos clássicos como CatBoost e DBN atualmente superem as abordagens quânticas sob restrições NISQ, o sistema de pontuação multimétrica proposto identifica efetivamente limitações estruturais e orienta a seleção de circuitos quânticos de baixa emaranhamento para futuros modelos ambientais híbridos.

Jagadish Kumar Mogaraju2026-07-09
💻 computer science

Breast Abnormality Classification in Resource-Constrained Settings Through GAN Generated Synthetic Mammography Patches

Este artigo propõe o uso de um CUT-GAN de baixo recurso para gerar patches de mamografia sintéticos para o treinamento de modelos de aprendizado profundo em cenários de recursos limitados, demonstrando que, embora os dados sintéticos melhorem o desempenho do modelo em comparação com a ausência de dados, eles atualmente apresentam uma acurácia inferior (0,751 AUC) do que o treinamento com imagens reais (0,913 AUC).

InChan Hwang2026-07-09
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An Equivalence-Checked RV32IM Pipeline with Integrated gshare Branch Prediction and On-FPGA Visualization

Este artigo apresenta um pipeline RV32IM de cinco estágios sintetizável, apresentando um preditor de desvio gshare integrado e uma unidade de visualização VGA em FPGA independente do host, o qual alcança uma melhoria de desempenho de 2,33× em relação a uma linha de base estática, ao mesmo tempo que permite a introspecção do pipeline em tempo real e a verificação funcional bit-a-bit.

Thivanka Wimalachandra2026-07-09