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Tensor Network Machine Learning for Wildfire Susceptibility Mapping: from Grokking Dynamics to Quantum Mixedness of Class Representations

Este artigo introduz uma estrutura de rede de tensores de inspiração quântica utilizando Estados de Produto de Matrizes e embeddings AlphaEarth para o mapeamento da suscetibilidade a incêndios florestais na região de Gargano, o que não apenas alcança uma acurácia de classificação competitiva, mas também revela dinâmicas de grokking distintas e fornece uma análise de nível resolvido, fundamentada fisicamente, da separabilidade de classes através de diagnósticos de mistura quântica.

Domenico Pomarico, Alessandra Costantino, Gabriel Ramirez Sanchez, Loredana Bellantuono, Davide D'Alò, Mario Elia, Aless (…)2026-07-29
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HCSC-Net: Hierarchical Contextual Semantic Calibration for CLIP-based Weakly Supervised Semantic Segmentation

Este artigo propõe o HCSC-Net, um framework de calibração semântica contextual hierárquica que aprimora a segmentação semântica fracamente supervisionada baseada em CLIP ao integrar módulos de Calibração Estrutural por Grupos e Calibração Semântica Contextual Residual para resolver problemas de inconsistência estrutural e interferência de fundo, alcançando o estado da arte nos benchmarks PASCAL VOC 2012 e MS COCO 2014.

Xiaoming Bai, Xiaoyan Shao, Lingling Li, Xuezhuan Zhao, Zhenhao Zhao, Jian Zhang2026-07-29
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Contextual Cue Susceptibility in Clinical AI: A Randomized Controlled Clinician-Comparator Study

Este estudo controlado randomizado revela que os modelos de linguagem de grande escala são significativamente mais suscetíveis do que clínicos humanos a pistas contextuais que induzem escolhas diagnósticas incorretas, destacando uma vulnerabilidade crítica de segurança para sistemas de IA clínica que pode ser mitigada por meio de estratégias de prompting específicas.

Mahmud Omar, Reem Agbareia, Alexander Charney, Raja-Elie Abdulnour, Ankit Sakhuja, Eyal Klang, Girish Nadkarni, Benjamin (…)2026-07-29
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TRIBRID-Optimized MobileNetV3 Framework for Explainable Printed Circuit Board Defect Classification

Este artigo apresenta uma estrutura de classificação de defeitos em PCB explicável que combina o ajuste de hiperparâmetros otimizado por TRIBRID, aprendizado por transferência e MobileNetV3 para alcançar precisão perfeita e interpretabilidade, mantendo a eficiência computacional necessária para sistemas de Inspeção Óptica Automatizada inteligentes.

Manjunath G. Asuti, Nirmalkumar S. Benni, Ramesh B T, Phanindra Reddy Kannari, S N Chaitra, K J Kavitha, B P Mishra2026-07-29
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TPM-Free Post-Quantum Attestation for Legacy Industrial Control Devices Using Commodity-Hardware Trusted Execution

Este artigo apresenta um mecanismo de atestação pós-quântica independente de hardware para dispositivos industriais legados que aproveita o ciclo de hibernação-retomada em plataformas x86 comuns para capturar e assinar o estado de execução usando CRYSTALS-Dilithium, permitindo assim a verificação confiável sem hardware de segurança dedicado como TPMs.

Tejasva Jadhav2026-07-29
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Hybrid Multi- Expert Deep Learning Framework for Operational SAR Maritime Surveillance and Dark Vessel Identification

Este artigo propõe uma Estrutura de Aprendizado Profundo Híbrida de Múltiplos Especialistas que utiliza um mecanismo de roteamento inteligente ResNet-50 para selecionar dinamicamente modelos de detecção especializados (YOLOv8 e Mask R-CNN aprimorado com SwinIR) para diferentes ambientes marítimos, alcançando alta precisão na detecção de navios e identificando com sucesso embarcações escuras em cenários do mundo real, como o Estreito de Singapura.

Syed Wajid Ali, Sudhir Nadda, Shivani Verma, Shuchismita Mishra2026-07-29
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Bridging AI Design and Public Accountability: A Tool and Owner Principle and Framework for Anthropomorphic AI Governance

Este artigo propõe um modelo de governança centrado nas partes interessadas para IA antropomórfica que estabelece um princípio de "proprietário da ferramenta" para esclarecer a responsabilidade e introduz o Framework de Responsabilidade de Externalidade Internalizada (IEAF) para operacionalizar a responsabilidade do desenvolvedor através de três níveis de engajamento emocional e controle do usuário.

Zi An Wang2026-07-29
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Atlases Are Already Inside: Recovering Population Templates from Pretrained Diffusion Models

Este artigo demonstra que modelos de difusão pré-treinados codificam implicitamente atlas anatômicos de nível populacional dentro de sua dinâmica aprendida, permitindo a recuperação direta de templates cerebrais nítidos, condicionados à idade e competitivos em termos de registro através de inferência determinística sem exigir registro explícito ou objetivos de treinamento específicos de atlas.

Jian Shi, John Femiani, Peter Wonka2026-07-29
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BQEB ForecastBench: Benchmarking AI Models for Smart Grid Forecasting Using BQEB-Data v1

Este artigo apresenta o BQEB ForecastBench, um framework de benchmarking aberto que utiliza o conjunto de dados BQEB-Data v1 para padronizar a avaliação de modelos de IA para previsão de redes elétricas inteligentes, demonstrando, por meio de experimentos de linha de base, que a Regressão Linear supera outros modelos na previsão de carga e preços de eletricidade, ao mesmo tempo em que destaca a complexidade inerente à previsão de preços.

Rakesh Kumar Agrawal2026-07-29
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When and What Will Customers Buy Next? A Dual-Task Deep Learning Framework for Repurchase Prediction in E-Commerce

Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo de tarefa dupla baseado em LSTM que prevê simultaneamente o tempo de recompra do cliente e a seleção do próximo produto, demonstrando desempenho superior sobre modelos existentes em dados de e-commerce de larga escala e oferecendo um sistema de agente de IA prático para otimização de marketing automatizada.

Gia Bao Huynh, Thi Thuy Hanh Nguyen2026-07-29