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💻 ciência da computação

Artificial Intelligence Implementation and Governance in Healthcare: A Qualitative Study of Cybersecurity Professionals

Este estudo qualitativo com 20 profissionais de cibersegurança revela que a implementação segura e equitativa da IA na saúde depende da capacidade organizacional de integrar a governança às operações rotineiras, abordando as tensões entre a rápida adoção tecnológica e o desenvolvimento mais lento da governança por meio do envolvimento precoce, treinamento contínuo e supervisão calibrada por recursos.

T’Oluwani E. Adekunle, Joseph Ohaeche², Tiwaladeoluwa B. Adekunle³, Deborah Adekunle⁴, Kulwinder Dhaliwal, Michel Kogbe⁶2026-10-14
💻 ciência da computação

STR-DC: Spatio-Temporal Reliability Learning for Robust Deep Clustering of Japanese Handwritten Characters

O artigo propõe o STR-DC, um framework de agrupamento profundo que aumenta a robustez no reconhecimento de caracteres manuscritos japoneses ao integrar confiança semântica calibrada com estabilidade de características temporais entre épocas para filtrar pseudo-rótulos não confiáveis, alcançando desempenho de estado da arte em múltiplos benchmarks.

Yang Liu, Ziyang Li2026-10-14
💻 ciência da computação

Classification of Limestone Thin-Section Images Based on an Improved MobileNetV3 Incorporating RTEM and MFCM

Este artigo propõe um framework MobileNetV3 aprimorado para a classificação de imagens de lâminas delgadas de calcário que integra um Módulo de Realce de Textura de Rocha (RTEM) e um Módulo de Complementação de Características de Múltiplas Fontes (MFCM para abordar eficazmente variações de textura complexas e características acopladas, alcançando 91,11% de acurácia enquanto mantém uma baixa contagem de parâmetros.

Tingting Wang, Jianwei Lu, Wanchun Zhao, Ranjith P.G2026-10-14
💻 ciência da computação

VIT-DRN-OCAFF: An Optimized Cross-Attention Feature Fusion Framework for Multi- Class COVID-19 and Pulmonary Disease Diagnosis Using Thoracic CT Images

Este estudo propõe o framework ViT-DRN-OCAFF, que integra Vision Transformers, Dilated Residual Networks e um mecanismo de Optimized Cross-Attention Feature Fusion para alcançar 99,42% de acurácia no diagnóstico multiclasse de COVID-19 e outras doenças pulmonares utilizando um conjunto de dados de 24.860 imagens de TC torácica.

K Karthikeyan, Geetha B G, M Batumalay2026-10-14
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PoincAIré: Classification Learning of Spin-Orbit Dynamical Structures via Poincaré Surface of Section

Poincaré é um ensemble de aprendizado de máquina de código aberto que acelera a análise de estruturas dinâmicas de spin-órbita ao utilizar modelos CNN, ViT e XGBoost para classificar trajetórias e prever regimes dinâmicos a partir de superfícies de seção de Poincaré com alta precisão, permitindo assim a exploração rápida e de alta resolução de espaços de parâmetros sem a necessidade de integração numérica computacionalmente dispendiosa de cada trajetória.

Giovana Ramon, Tiago F. L. L. Pinheiro, Lucas S. Pereira, Othon C. Winter2026-10-14
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Portable SIMD Acceleration of Sparse Linear Algebra Libraries on RISC-V

Este artigo apresenta uma aceleração SIMD de portabilidade de desempenho de bibliotecas de álgebra linear esparsa (Ginkgo, PETSc e SLEPc) usando Google Highway em hardware RISC-V, avaliando as compensações entre portabilidade, programabilidade e desempenho para orientar a adoção futura em plataformas open-ISA emergentes.

Patricia Siwinska, Adrián Castelló, Héctor Martínez, Andrés E. Tomás, Enrique S. Quintana-Ortí2026-10-14
💻 ciência da computação

Foreground Sampling and Spatial Support in Pavement Crack Segmentation

Este estudo demonstra que a amostragem agressiva de patches focada no primeiro plano na segmentação de fissuras em pavimentos restringe inadvertidamente o suporte espacial ao tornar grandes porções da imagem de treinamento inacessíveis, um déficit que degrada significativamente o desempenho sob normalização por lote e deve ser abordado tratando a amostragem como uma regra de seleção de dados espaciais em vez de apenas uma intervenção de desequilíbrio de classes.

Ehsan Ghaffari, Kelvin C.P. Wang2026-10-14
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FRAG-Net: An Explainable Computational Intelligence Framework for Imbalanced Financial Risk Early Warning via Conditional Wasserstein GAN and Attention-Based Feature Fusion

Este artigo propõe o FRAG-Net, um framework de inteligência computacional explicável que combina o Conditional Wasserstein GAN para a geração de amostras minoritárias sintéticas, atenção de múltiplas cabeças para fusão de características e SHAP para interpretabilidade para abordar eficazmente o desequilíbrio severo de classes no alerta precoce de risco financeiro.

Meiling Dong, Tianjiao Sha, Hanwen Zhang2026-10-14
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Communication-Efficient and Robust Federated Training of Vision Models on IoT Camera Devices

Este artigo propõe um framework de aprendizado federado robusto e eficiente em comunicação para dispositivos de câmeras IoT que combina a esparsificação de gradiente Top-K, regularização FedProx e normalização GroupNorm para abordar simultaneamente os gargalos de largura de banda de uplink e a degradação de precisão causada por distribuições de dados não-IID.

Chengjun Li2026-10-14
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Explainable and Lightweight Deep Belief Network for Intrusion Detection in Internet of Health Things Using Metaheuristic Optimization

Este artigo propõe um Sistema de Detecção de Intrusão explicável e leve para a Internet das Coisas de Saúde que combina normalização Z-score, PCA otimizado pelo Algoritmo de Lobo Cinzento e uma Rede de Crença Profunda ajustada pelo Algoritmo de Otimização de Baleia com interpretabilidade SHAP/LIME para alcançar alta precisão de detecção e baixo custo computacional em dispositivos de borda.

Abdullah Mujawib Alashjaee, Salahaldeen Duraibi2026-10-14