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3657 artigos

💻 ciência da computação

Learning Outcomes, Human–AI Trust, and Behavioral Patterns in GenAI-Assisted Pair Programming

Este estudo quase-experimental demonstra que a integração de IA generativa na programação em par no ensino fundamental II aumenta significativamente o conhecimento de programação e o desempenho dos projetos dos alunos, ao mesmo tempo que aumenta a confiança deles na IA, embora revele uma tendência comportamental de depender fortemente da assistência de depuração em vez da decomposição proativa de problemas.

Dan Sun, Fan Xu, Jiayue Shi, Yang Liu2026-10-08
💻 ciência da computação

Mapping the Crossover Point Between Predictive and Topological Robustness: A Seed-Replicated Comparative Study of Stochastic and Topological Data Analysis Across Geometric, Latent, and Tabular Domains 

Este estudo comparativo replicado por sementes estabelece que a Análise de Dados Topológicos serve como uma ferramenta de diagnóstico empírico válida para detectar pontos de cruzamento de robustez preditiva versus estrutural em conjuntos de dados de variedades geométricas e latentes em níveis baixos de ruído, mas falha em fornecer insights significativos para dados tabulares não incorporados.

Mahgoub Abdelrahim, Khadiga Abdelkarim, Baraa Eltayeb2026-10-08
💻 ciência da computação

Architectures and physical limits of fast and sustainable artificial intelligence

Esta revisão integrativa crítica estabelece uma estrutura de decisão para a IA sustentável ao analisar a interação entre dispositivos semicondutores, hierarquias de memória e infraestrutura de centros de dados para identificar limites físicos onde o aumento do rendimento aritmético falha em melhorar a latência ou reduzir o impacto ambiental, enfatizando que a verdadeira aceleração requer a minimização da movimentação de dados e do carbono incorporado, em vez da maximização do poder de computação bruto.

Baldo Alberto Luigi Dalporto, Sabine Mary, Santiago Gallur²2026-10-08
💻 ciência da computação

Secure-Channel-Free Key Distribution for Identity-Based Signatures with One-Time Pseudonyms in Intelligent Transport Systems

Este artigo propõe um esquema de assinatura baseado em identidade e livre de canal seguro, utilizando curvas hiperelípticas de gênero 2 e pseudônimos de uso único para Sistemas de Transporte Inteligentes, o qual garante privacidade condicional, resiste a ataques de substituição de chave e alcança custos computacionais significativamente menores e maior vazão de verificação do que as soluções existentes baseadas em curvas elípticas e emparelhamento.

Muhammad Asghar Khan2026-10-08
💻 ciência da computação

Semantic Hashtag LDA for Clustering Short Texts: Twitter Use Case

Este artigo propõe o Semantic Hashtag LDA (SHLDA), uma nova abordagem de modelagem de tópicos que agrega textos curtos do Twitter por tópicos compartilhados e aproveita hashtags geradas pelos usuários para melhorar significativamente o desempenho do agrupamento e reduzir as taxas de erro em comparação com os métodos existentes.

Mir Saman Tajbakhsh, Jamshid Bagherzadeh, Hanif Emamgholizadeh2026-10-08
💻 ciência da computação

AI-Assisted Continuous Integration and Continuous Deployment Pipelines for Low-Code and Customer Relationship Management-Based Enterprise Platforms

Este estudo propõe e avalia um framework de CI/CD assistido por IA especificamente projetado para plataformas enterprise baseadas em low-code e CRM, demonstrando que a integração de inteligência artificial melhora significativamente a confiabilidade da implantação, reduz os tempos de build e aumenta a detecção de falhas em comparação com pipelines tradicionais.

Fahad Khayyam2026-10-08
💻 ciência da computação

Workload–Runtime Signatures of Parallel Scaling Bottlenecks: A Cross-Language Empirical Study of Rust, Julia, Haskell, and Python

Este artigo introduz "assinaturas de carga de trabalho–tempo de execução" como uma estrutura diagnóstica para caracterizar gargalos de escalonamento paralelo através de Rust, Julia, Haskell e Python, correlacionando condições específicas de carga de trabalho com padrões de degradação específicos de tempo de execução, deslocando, assim, o foco da avaliação de desempenho entre linguagens de simples classificações de aceleração para uma compreensão fundamentada de modos de falha e heurísticas preditivas.

McKenzie Izev2026-10-08
💻 ciência da computação

Prompt Engineering and Architectural Ablations for Domain-Adaptive Resume Generation

Este estudo apresenta uma análise de ablação sistemática de técnicas de engenharia de prompt e configurações arquitetônicas para a geração de currículos adaptáveis ao domínio, utilizando conjuntos de dados publicamente disponíveis e um delineamento experimental fatorial para identificar estratégias ideais para traduzir experiências profissionais não tradicionais em materiais de candidatura dentro dos padrões da indústria.

Rahman Ahmad2026-10-08
💻 ciência da computação

Risk Based Defect Governance in Large Scale Software Delivery

Este artigo apresenta uma Estrutura de Risco Operacional de Defeitos derivada de um estudo de caso de uma grande empresa de telecomunicações, demonstrando que tratar o gerenciamento de defeitos como um problema de governança estruturada — em vez de meramente um problema de rastreamento — melhora significativamente a transparência na decisão de lançamento e reduz os riscos de produção ao classificar, atribuir responsabilidade e escalar explicitamente os defeitos não resolvidos.

Jesmith Lopes2026-10-08
💻 ciência da computação

Forecasting the Digital Divide: A Comparative Machine Learning Study of ICT Access Trajectories

Este estudo constrói um Índice de Conectividade fundamentado em teoria utilizando dados do Banco Mundial para demonstrar que, embora a regressão linear multivariada ofereça melhorias preditivas de curto prazo modestas em relação à persistência simples para trajetórias de acesso às TIC, os modelos de aprendizado de máquina não proporcionam uma vantagem geral, e as previsões resultantes servem primariamente como insumos de planejamento para infraestrutura digital e testes de estresse de cibersegurança, em vez de avaliações de risco causais.

Liana Rakhimzhanova, Agzam Shamsadinov2026-10-08