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A Linear Mapping-Enhanced PPO Framework for Dynamic Load Balancing in Smart City Edge Systems

Este artigo propõe um framework de Otimização de Política Próxima com Mapeamento Linear Melhorado (LME-PPO) que utiliza aprendizado por reforço profundo para otimizar o balanceamento dinâmico de carga e reduzir a latência do sistema em ambientes de computação de borda de cidades inteligentes, mapeando efetivamente espaços de tarefas complexos e garantindo o equilíbrio computacional entre servidores de borda.

Fenghui Zhang, Yuhang Jiang, Yuhao Xu, Huaqiang Xi, Qiu Xu, Shijian Zheng, Maosheng Fu2026-07-09
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Consensus among Learning Agents: A Multi-AgentReinforcement Learning Framework withGame-Theoretic Incentives

Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente com incentivos baseados na teoria dos jogos para alcançar o consenso entre participantes autônomos e aprendizes de blockchain, demonstrando que as políticas convergem para equilíbrios equitativos e tolerantes a adversários, ao mesmo tempo em que identifica limitações arquitetônicas específicas e refina as garantias teóricas de convergência.

Chen Song, Jing Li, Tao Xie2026-07-08
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Understanding Adoption of AI-Based Cybersecurity Systems: The Roles of Cybersecurity Awareness, Trust, and Digital Literacy

Este estudo utiliza a Modelagem de Equações Estruturais para demonstrar que, embora a conscientização sobre cibersegurança impulsionada por IA e a literacia digital promovam significativamente a adoção de sistemas de cibersegurança baseados em IA, a confiança nesses sistemas não influencia diretamente a intenção comportamental, destacando a necessidade crítica de as organizações priorizarem o desenvolvimento da conscientização sobre cibersegurança e da literacia digital em vez de apenas a construção de confiança.

Abdulkadir Jeilani Mohamud, Abdifatah Nour Rage, Mohamed Adam Isak, Abdisatar Ibrahim Arabow, Abdiwahab Osman Siad2026-07-08
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DustFormer for Joint Dust Segmentation and Density Estimation in Environmental Monitoring Using Deep Learning

Este artigo apresenta o DustFormer, um framework de codificador-decodificador baseado em aprendizado profundo que realiza simultaneamente a segmentação de poeira e a estimativa de densidade em imagens RGB, alcançando alta precisão e robustez para aplicações de monitoramento ambiental, agricultura de precisão e sensoriamento inteligente.

Falah Y H Ahmed, Eimad Abusham, Ibrahim Salim Sulaiman, Reem Al-Maawali, Bwalya Kelvin Joseph, Muhammad Zakarya2026-07-08
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Enhancing Symbolic Execution of Programs for Interprocedural Control Flow Path Feasibility Analysis

Este artigo propõe um método de execução simbólica direcionada aprimorado com estratégias de simbolização automática e limitação de laços para verificar eficientemente a viabilidade de caminhos de fluxo de controle interprocedural, demonstrando recall e precisão superiores em comparação com ferramentas existentes como o KLEEF quando aplicado a projetos do mundo real e integração de análise estática.

Hovhannes Movsisyan, Hripsime Hovhannisyan, Tigran Avagyan, Hayk Aslanyan2026-07-08
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Comparative Performance of General-Purpose Large Language Models and a Specialized Clinical AI Tool on OKAP-Style Ophthalmology Questions

Este estudo avalia cinco modelos de linguagem de grande escala em questões de oftalmologia no estilo OKAP, revelando que modelos de propósito geral, particularmente o Gemini-Pro-3, superaram a ferramenta de IA clínica especializada OpenEvidence em precisão e calibração, ao mesmo tempo em que destacou uma heterogeneidade de desempenho significativa e falhas de raciocínio compartilhadas entre todos os sistemas.

Alon Moore Galindo, Amit Ginsberg, Razan Saadi, Tomer Kerman, David Schwartzman, Anat Loewenstein, Igal Leibovitch2026-07-08
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Proximal Policy Optimization-Based Intrusion Detection with Deep Latent Feature Learning

Este artigo propõe um novo framework de detecção de intrusão que combina um autoencoder empilhado de dois estágios para extração de características profundas com um agente de aprendizado por reforço profundo baseado em Otimização de Política Próxima, demonstrando desempenho e eficiência competitivos através de múltiplos conjuntos de dados de referência.

Brahim El malki, Nidal Nasser, Ahmed El Ouadrhiri, Khalid EL FAZAZY, Hamid Tairi, Jamal Riffi2026-07-08
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A confidence-convergence decision layer for reliability-aware sequential recognition under limited observations

Este artigo propõe um método de reconhecimento sequencial baseado em confiança-convergência para alvos móveis subaquáticos que atualiza dinamicamente a confiança do tipo de comportamento e aceita decisões apenas quando a dominância, a estabilidade temporal e a separação entre classes são conjuntamente satisfeitas, melhorando significativamente a precisão e reduzindo erros sob observações limitadas e incertas em comparação com as linhas de base existentes.

Guangyu Luo2026-07-08
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HiRoC: Selective History Routing and Disagreement-Aware Calibration for Multimodal Conversational Emotion Recognition

O artigo propõe o HiRoC, um framework de reconhecimento de emoções multimodal que aumenta a precisão da predição ao rotear seletivamente o histórico conversacional relevante através de grafos tipados por falante e calibrar decisões usando o desacordo intermodal para abordar limitações em métodos baseados em grafos existentes.

Gong Li, Huiqiang Guo, Mengdi Liu, Ziyin Wei, Bowen Gu, Tiquan Gu, Dan Ma2026-07-08
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Automated Loop Detection and Iteration Count Analysis in Binary Code

Este artigo apresenta um método automatizado e escalável que combina análise estática interprocedural com rastreamento de fluxo de controle e dependência de dados para detectar com precisão loops naturais e determinar suas contagens de iteração em código binário otimizado, alcançando alta precisão e escalabilidade em softwares reais e suítes de benchmarks.

Hayk Aslanyan, Garnik Khroyan, Shake Hakobyan, Hripsime Hovhannisyan2026-07-08