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LARC-QL: Q-Learning Enhanced Content Caching for CCN 1 LARC-QL: A Q-Learning Enhanced Latency-Aware and Resource-Efficient Content Caching Scheme for Content-Centric Networks

Este artigo propõe o LARC-QL, um esquema de cache de conteúdo aprimorado por Q-learning para Redes Centradas em Conteúdo que utiliza tabelas Q duplas e sinais de demanda em tempo real para otimizar dinamicamente as decisões de cache e o posicionamento no caminho, melhorando significamente as taxas de acerto de cache, a latência e a eficiência de recursos em comparação com estratégias estáticas.

Yasar Khan, Nazia Perwaiz, Saad Mustafa2026-07-03
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Ai-powered Mobile Proctoring Frameworks Using Machine Learning Algorithms in Higher Education: Post-covid Trends, Challenges, and Ethical Implications

Esta revisão sistemática de 20 estudos revisados por pares avalia o cenário pós-COVID da proctoria móvel impulsionada por IA no ensino superior, destacando seu potencial para a integridade escalável de exames ao abordar criticamente lacunas significativas na pesquisa específica para dispositivos móveis, confiabilidade técnica e preocupações éticas, como privacidade e viés algorítmico.

Bartholomew Oganda Mogoi, John Kamau, Raymond Ongus2026-07-03
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Log-based Anomaly Detection Uses All Contextual Information with a Linear Self- Attention Encoder

Este artigo apresenta o AllLinLog, um modelo simplificado que elimina a necessidade de análise de logs (log parsing) ao utilizar um codificador de autoatenção linear para processar diretamente as informações contextuais completas dos logs do sistema, alcançando assim uma precisão de detecção de anomalias superior e uma inferência mais rápida em comparação com os métodos tradicionais.

Chi-Ming Chou, Shang-Kuan Chen2026-07-03
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Security of consumer electronics on Hybrid Model for Enhancement of RSA Using Quantum Key Distribution

Este artigo propõe e avalia um modelo criptográfico híbrido que integra o RSA com a Distribuição de Chaves Quânticas (utilizando o protocolo BB84) para proteger eletrônicos de consumo contra ameaças de computação quântica, demonstrando desempenho aprimorado na geração de chaves, velocidade de criptografia e resistência a ataques de homem no meio (man-in-the-middle).

hamza khan, Mohammad Faisal, haseeb Ur Rehman2026-07-03
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A Framework for Dynamic Knowledge Graph Ontology Incremental Alignment based on Large Language Model Agents

O artigo propõe o DOKA-Agent, um framework de agente de modelo de linguagem de grande escala que emprega um fluxo de trabalho de perceber-planejar-agir para alcançar o alinhamento de ontologia dinâmico e incremental em grafos de conhecimento em evolução, aumentando assim a precisão semântica e reduzindo a latência de atualização em comparação com os métodos estáticos tradicionais.

Hao Qin, Fusheng Wei, Bin Liang, Wobin Lin2026-07-03
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Scientometric modeling of emerging technologies: assessing the added predictive value of graph structure

Utilizando um corpus de cibersegurança no espaço, este estudo demonstra que, embora a topologia de grafos ofereça um valor incremental dependente do contexto na previsão da emergência de tecnologias, os históricos temporais ao nível do nó já codificam a maior parte da informação preditiva, resultando em melhorias apenas modestas e não uniformes de modelos conscientes de grafos sobre basais temporais robustos.

Paul Bagourd, Julian Jang-Jaccard2026-07-03
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Parallel Accelerated Steganographic Polar Coding Architecture Based on GPU

Este artigo apresenta o CuSPC, uma arquitetura orientada para GPU para codificação polar esteganográfica que reestrutura cronogramas de decodificação e aproveita o paralelismo de múltiplos níveis para alcançar um aumento de 30 vezes no throughput em relação às bases de CPU, mantendo uma baixa perda de codificação e resistência à esteganálise comparável.

Xiaolei He, Luyao Wang, Haocheng Fu, Yun Cao, Meineng Zhu2026-07-03
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CodePori: Large-Scale System for Autonomous Software Development Using Multi-Agent Technology

Este estudo apresenta o CodePori, um sistema multiagente de larga escala para desenvolvimento de software autônomo, e avalia empiricamente sua aplicabilidade no mundo real por meio do feedback de participantes para identificar desafios e oportunidades fundamentais além das métricas de benchmarks padrão.

Zeeshan Rasheed, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Aakash Ahmad, Malik Abdul Sami, Mika Saari, Jussi Rasku, Pekka Ab (…)2026-07-03
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Adapting homework design principles in modern Computer Science education to enhance learning outcomes and reduce unintended consequences

Este estudo propõe e avalia estratégias para redesenhar os deveres de casa de Ciência da Computação para aproveitar, em vez de proibir, as ferramentas de IA, demonstrando que ciclos de aprendizagem iterativos, cronometragem estratégica e feedback contínuo podem aumentar a compreensão genuína do aluno ao mesmo tempo em que mantêm a integridade acadêmica.

Jamaladdin Hasanov2026-07-03