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💻 ciência da computação

Design of an Adaptive Digital Intervention System for Preventing and Controlling Social Media Addiction in Adolescents: A Personalized Strategy Optimization Method Integrating NLP Sentiment Analysis and Reinforcement Learning

Este artigo propõe um sistema de intervenção digital adaptativo que combina análise de sentimento baseada em PLN com aprendizado por reforço baseado em restrições para otimizar estratégias personalizadas para prevenir o vício em redes sociais em adolescentes, demonstrando melhorias significativas na redução de riscos, tempo de uso e aceitação pelo usuário em comparação com métodos convencionais.

Qing Bian2026-10-12
💻 ciência da computação

Chemical Chain-of-Thought Functions as a Hallucination-Prone Molecular Scratchpad

Este estudo revela que o raciocínio de cadeia de pensamento químico em modelos de linguagem funciona como um rascunho molecular propenso a alucinações, onde reivindicações estruturais fabricadas são comuns, porém causalmente fundamentais para gerar respostas corretas, necessitando de supervisão ao nível do processo em vez de uma simples avaliação da resposta.

Yatao Bian, Jiatong Li, Yuxuan Ren, Weida Wang, Xiao-yong Wei2026-10-12
💻 ciência da computação

Hybrid LSTM-Transformer-ACO deep learning models for time series forecasting of solar power

Este estudo propõe um novo framework de aprendizado profundo híbrido combinando LSTM, Transformer e Otimização por Colônia de Formigas (ACO) que, quando otimizado com Nadam, alcança precisão e eficiência computacional superiores para a previsão de energia solar e carga elétrica em tempo real em comparação com modelos híbridos isolados e concorrentes.

Mehdi Sepahvand, Ali Mir, Vahid Mehrdad2026-10-12
💻 ciência da computação

Quantum Bayesian Neural Network for Uncertainty-Aware ECG Anomaly Detection

Este estudo propõe uma Rede Neural Bayesiana Quântica que integra engenharia de características multiescala, aprendizado quântico variacional e inferência bayesiana para alcançar uma detecção de anomalias de ECG de alto desempenho e consciente de incertezas, demonstrando que um modelo de codificação Dense-Angle de seis qubits com re-upload de dados atinge um AUC de 0,91, validando sua robustez através da execução em hardware quântico físico da IBM.

Van Hieu Nguyen, Sutharshan Rajasegarar, Shiva Raj Pokhrel2026-10-12
💻 ciência da computação

Speculative Decoding Shortcuts Can Undermine Language Model Safety Guarantees

Este artigo demonstra que os atalhos de decodificação especulativa e sua combinação com técnicas de compressão de modelos podem comprometer significativamente a segurança de modelos de linguagem ao introduzir desvios distributivos dominados pelo vazamento do modelo de rascunho, propondo o uso de aceitação com portão de alinhamento para restaurar as garantias de segurança.

ABDUL WAHEED, Sayed Hassan Ijaz, Najam Ul Hassan, Muhammad Zaheer Nazir2026-10-12
💻 ciência da computação

Post-hoc reliability assessment and visual explanation for deep learning-based oral mucosal lesion detection

Este artigo apresenta um framework post-hoc que aumenta a confiabilidade e a interpretabilidade de um detector YOLOv11 congelado para lesões de mucosa oral ao analisar densidades de incorporação de características para identificar previsões não confiáveis e utilizar a recuperação de vizinhos mais próximos para fornecer explicações visuais, tudo isso sem exigir o retreinamento do modelo.

Ekaterina Tolstaya, Julia Schwärzler, Dinara Kayumova, Stefan Kolek, Antonin Tichy, Sebastian Paris, Gitta Kutyniok, Fal (…)2026-10-12
💻 ciência da computação

Adversarial Robustness of Quantum Supervised Learning for Network Intrusion Detection: White-Box Attacks, PGD-Aware Training, and Classical Benchmarking

Este estudo demonstra que, embora o treinamento adversarial aumente significativamente a robustez de um modelo de aprendizado supervisionado quântico de quatro qubits para detecção de intrusão em redes contra ataques de caixa branca, o desempenho resultante permanece inferior ao de um perceptron multicamadas clássico, falhando, assim, em sustentar uma afirmação de vantagem quântica neste contexto de segurança.

Rahul Bhoge, Ranjit Keole, Pravin Karde2026-10-12
💻 ciência da computação

FedCardioGuard: Quality- and Uncertainty-Aware Personalized Federated Learning with Rare-Class Generalization Audits for ECG Classification

O FedCardioGuard é uma estrutura de aprendizado federado personalizado consciente da qualidade e da incerteza para classificação de ECG que melhora significativamente as pontuações de macro-F1 e a calibração em dados não-IID por meio de codificação multiescala e fusão adaptativa, embora atualmente lute com o reconhecimento de classes raras devido a limitações de cold-start e transferência de pontuação.

Sareh Saberi, Abbas Karimi, Faraneh Zarafshan, Javad Akbari Torkestani2026-10-12