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LLM-Augmented Decision Intelligence for Real-Time Supply Chain Risk Assessment: A Parameterized Simulation and FMEA-Based Framework

Este artigo apresenta um novo framework de inteligência de decisão aumentado por LLM que integra a quantificação de risco baseada em FMEA com o raciocínio contextual de modelos de linguagem de grande escala para alcançar uma avaliação de risco de cadeia de suprimentos em tempo real, de alta revocação e estatisticamente significativa, conforme validado tanto por simulações parametrizadas quanto por extensos testes empíricos no conjunto de dados DataCo Smart Supply Chain.

Nikhil Reddy Donapati2026-07-07
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Exploring the Potential of Large Language Models for Counter Argument Generation

Este artigo introduz um novo corpus de contra-argumentos diplomáticos provenientes de discursos da Assembleia Geral da ONU (2005–2024) e avalia modelos de linguagem de grande escala de última geração utilizando estratégias de ajuste fino temporalmente alinhadas para estabelecer um benchmark sistemático para a generalização cross-domain na geração de contra-argumentos.

Fatima Mumtaz, Sadaf Abdul Rauf, Saadia Ishtiaq Nauman, Muhammad Ghulam Abbas Malik, Muddesar Iqbal2026-07-07
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CUPID-Med: Conformal Uncertainty-aware Prototype Discovery for Clinically Interpretable Deep Medical Clustering

O CUPID-Med é um novo framework que aproveita a descoberta de protótipos conscientes da incerteza conformal para gerar previsões de agrupamento de valores de conjunto clinicamente interpretáveis com escores de confiança calibrados, superando significativamente os baselines determinísticos na estruturação de dados de imagens médicas não rotulados.

Mojtaba Jahanian, Abbas Karimi, Nafiseh Osati Eraghi, Faraneh Zarafshan2026-07-07
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A 2-Layered Game-Theoretic Deep Learning Model for Predicting Lodging Demand: SHAP and Nash Equilibrium

Este estudo propõe uma estrutura de aprendizado profundo teórica de jogos de duas camadas e explicável que combina SHAP para interpretabilidade de características e o equilíbrio de Nash para análise de preços competitivos para superar significativamente os modelos tradicionais na previsão da demanda de aluguéis de curto prazo.

Nasim Binesh, Kushi Vardhan Reddy Pasham, Atul Sheel, Debojyoti Seth, Gidon Jakar2026-07-07
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Enhancing INS/GNSS Performance with Smart Learning Estimator

Este artigo propõe um "Estimador de Aprendizagem Inteligente" (SLE), um filtro de Kalman aumentado por aprendizagem profunda que combina as arquiteturas TGAN, LSTM e RWFNN, o qual melhora significativamente a precisão e a robustez de sistemas de navegação INS/GNSS de baixo custo durante interrupções prolongadas de sinal GNSS ao superar as limitações dos filtros lineares tradicionais.

Reza Safvat, Jafar Keighobadi, Morteza H. Sadeghi, Hossein Nourmohammadi2026-07-07
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A Temporal Deep Feature Transfer Hybrid of LSTM and Gradient Boosting Machine for Multi Granularity Smart Grid Electricity Demand Forecasting

Este artigo propõe o TDF-LSTGBM, uma nova arquitetura híbrida de dois estágios que extrai características temporais da penúltima camada de um LSTM empilhado e as combina com atributos de consumo e temporais para um Gradient Boosting Machine, alcançando uma precisão significativamente maior na previsão de demanda de eletricidade de rede inteligente de multigranularidade em cinco categorias de consumidores em comparação com os modelos tradicionais LSTM e ARIMA.

SambasivaRao Naraboina2026-07-07
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GraphGarment: Data-efficient Learning of Garment Dynamics from Minimal Real-world Data

O GraphGarment é um framework de sim-to-real eficiente em dados que combina uma rede neural de grafos treinada em simulação com um corretor residual leve para prever com precisão a dinâmica de vestimentas a partir de dados mínimos do mundo real, permitindo o penduramento de roupas por robôs de forma robusta.

Wei Chen, Xiaoshuai Chen, Dongmyoung Lee, Kelin Li, Rui Zong, Petar Kormushev2026-07-07
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An Explainable Deep Learning Framework for Integrated Steel Microstructure Classification and Surface Defect Analysis

Este estudo apresenta um framework de aprendizado profundo unificado e explicável que integra a classificação de microestrutura baseada em ResNet50 e a detecção de defeitos de superfície baseada em YOLOv8 com estimativa de severidade baseada em regras para permitir um controle de qualidade robusto, interpretável e automatizado para a fabricação de aço.

Adisa Rasak, Samuel Ifada2026-07-07
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Pattern-Guided Thermal Buckling and Shrinkage Simulation for Yarn-Level Woven Cloth

Este artigo propõe um método de simulação ao nível do fio que aproveita padrões de tecelagem para computar a difusão de calor direcional e os gradientes de encolhimento, gerando assim, com precisão, comportamentos complexos de flambagem térmica, torção e rugosidade não uniforme em tecidos que modelos tradicionais de nível de superfície não conseguem capturar.

Jong-Hyun Kim2026-07-07
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Algorithmic Penalty for Non-Native Voices: A Three-Arm Diagnostic Accuracy Audit of Five Commercial AI Text Detectors Against Pre-LLM Scientific Literature — Protocol for the AUDIT-AI Study

O estudo AUDIT-AI é uma auditoria de acurácia diagnóstica de três braços, pré-registrada, concebida para quantificar se os detectores de texto de IA comerciais classificam sistematicamente literatura científica de longo formato proveniente de instituições de língua inglesa não nativa como gerada por IA em comparação com obras de autores nativos e reescritas de IA verificadas.

Adnan Agha, Eram Anwar2026-07-07