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💻 ciência da computação

A Multi-Domain Feature Fusion Framework for Generalizable Deepfake Detection Across Different Generators

Este artigo propõe a Spatial-Gradient-Frequency Fusion Network (SGFF-Net), uma estrutura de detecção de deepfake multidomínio que integra características espaciais, de gradiente e de frequência para aumentar a generalizabilidade entre diversos geradores, ao mesmo tempo em que destaca que, apesar da melhoria na transferibilidade através de treinamento de múltiplas fontes e aumento de dados, lacunas de domínio significativas persistem em cenários do mundo real.

Amna Amjid, Sana Qadir, Mehwish Fatima, Raja Khurram Shahzad2026-10-06
💻 ciência da computação

Training on Broken Contexts: Source Loss and Repair in Tool-Augmented LLM Post-Training

Este artigo identifica e quantifica uma falha crítica no treinamento de LLMs aumentados por ferramentas, onde as políticas padrão de construção de sequências rompem o vínculo entre os alvos do assistente e suas observações de origem da ferramenta, e propõe estratégias de reconstrução que melhoram significativamente a cobertura de supervisão e a integridade do contexto, ao mesmo tempo em que reduzem a redundância de tokens.

Amir Reza Peimani2026-10-06
💻 ciência da computação

The Refutation Gap: Certifying Both Halves of an Optimality Claim

Este artigo aborda a "lacuna de refutação" na síntese de programas ao introduzir um pipeline certificado que gera e verifica provas DRAT para alegações de otimalidade em programas lineares mínimos de linha reta sobre GF(2), validando formalmente 121 resultados anteriormente não certificados, ao mesmo tempo em que expõe obstáculos críticos de verificação e artefatos autodescobertos.

Rohan Pandey2026-10-06
💻 ciência da computação

An Auditable Large Language Model Pipeline for Data Extraction in Systematic Literature Reviews

Este estudo demonstra que um pipeline de modelo de linguagem de grande escala auditável pode apoiar efetivamente revisões sistemáticas de literatura ao alcançar alta concordância com especialistas humanos na triagem e extração de dados, destacando-se particularmente em campos complexos, ao mesmo tempo em que evidencia desafios específicos com questões binárias relativas a informações não relatadas.

Philipp André Macháček, Daniel Segelcke, Esther M. Pogatzki-Zahn, Bruno Pradier2026-10-06
💻 ciência da computação

From Classification to Collection: A Multi-Task Deep Learning System for Automated Waste Sorting with Real-World Prototype Evaluation

Este artigo apresenta um sistema de aprendizagem profunda multitarefa que integra quatro modelos CNN especializados em um pipeline sequencial para a triagem automatizada de resíduos, o qual foi validado por meio de testes estatísticos rigorosos e implementado em um protótipo físico de lixeira inteligente desenvolvido em colaboração com a Nestlé e a Dawar, alcançando 92,4% de precisão em dados regionais do mundo real.

Omar Moustafa, Malak Elsayed, Nour Kahky, Noha Youssef2026-10-06
💻 ciência da computação

Toward Risk-Aware Clinical Decision Support in Gastrointestinal Endoscopy: A Tunable Asymmetric Loss with Uncertainty-Guided Referral

Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo consciente de risco para endoscopia gastrointestinal que utiliza uma função de perda assimétrica ajustável, estratégias de encaminhamento guiadas por incerteza e arquiteturas leves para alcançar uma estratificação de risco de quatro classes de alto desempenho, ao mesmo tempo em que prioriza a segurança por meio da escalada de casos de alto risco e pré-malignos.

Azizur Rahman, Nakib Uddin Ahmed, Kadirur Rahman Chowdhury, Mehjabin Ferdous, J.S. Jannatun Nayema, Md. Shahadat Hossain (…)2026-10-06
💻 ciência da computação

Machine Learning Based Intrusion Detection for Cloud Storage: An Empirical Evaluation of Signature and Random Forest Fusion

Este estudo avalia empiricamente um protótipo de detecção de intrusão semissintético para armazenamento em nuvem ao injetar ataques em traços não rotulados da Microsoft Azure, constatando que, embora os modelos Random Forest forneçam sinais de classificação úteis, seu desempenho instável sob deriva de carga de trabalho temporal e a detecção deficiente de ataques "low-and-slow" indicam que ainda não estão prontos para implantação em produção.

Simon Usifoh, Olawale Olaniyi2026-10-06
💻 ciência da computação

Cross-Dataset Generalization in Deepfake Detection: A Controlled Study of Spatial, Frequency, and Video-Level Baselines

Este estudo controlado avalia a generalização entre conjuntos de dados de cinco backbones RGB pré-treinados no ImageNet e duas sondas leves para detecção de deepfakes, revelando que a cobertura do domínio de origem e os protocolos de avaliação são tão críticos quanto a seleção do backbone para abordar as lacunas de desempenho nos conjuntos de dados FaceForensics++, Celeb-DF e DFD.

Samarth Kukreja2026-10-06
💻 ciência da computação

Am I Still Coupled to My Environment? Task-agnostic Runtime Telemetry from the Reinforcement-learning Interaction Loop

Este artigo introduz uma estrutura de monitoramento em tempo de execução independente de recompensa baseada em entropia de interação e métricas de acoplamento derivadas de tripletos padrão de observação-ação para detectar desacoplamento ambiental e deriva de interação em agentes de aprendizado por reforço implantados, demonstrando capacidades de detecção de falhas superiores em comparação ao monitoramento tradicional baseado em recompensa.

Wael Hafez, Chenan wei2026-10-06
💻 ciência da computação

Lightweight Edge-Based Telemetry Parsing for Navigation Systems via Deterministic Spatial-Text (LODTE)

O framework LODTE introduz um sistema baseado em borda, leve e determinístico, que analisa telemetria de navegação em tempo real ao utilizar filtros de geometria de contorno localizados e captura de tela de alta velocidade para eliminar dependências de nuvem, reduzir a latência para menos de 35 milissegundos e manter uma alta fidelidade de reconhecimento em hardware com recursos limitados.

Teody Banagan, Angie Ceniza-Canillo, Ronilo Librado, Jordan Parman2026-10-06