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💻 computer science

Brain–Behavior Alignment and Cross-Modal Contrastive Learning for Multimodal Autism Spectrum Disorder Detection

Este artigo propõe a Rede de Alinhamento Cérebro-Comportamento com Transformer de Aprendizado Contrastivo Multimodal (BBAN-CMCLT), um novo modelo de aprendizado profundo multimodal que integra dados de fMRI, faciais, de rastreamento ocular e clínicos para alcançar uma precisão de estado da arte (98,97%) na detecção do Transtorno do Espectro Autista ao alinhar efetivamente os padrões cerebrais e comportamentais.

Deema Mohammed AlSekait, Mohammed Zakariah2026-06-30
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CPBS: A Collaborative Proxy Blind Signature Scheme with Threshold Authorization for Privacy-Preserving Medical IoT

O artigo propõe o CPBS, um esquema de assinatura cega por procuração colaborativa que utiliza um mecanismo de limiar (t,n) para distribuir a confiança entre nós pares descentralizados para a coleta de dados segura, preservadora de privacidade e auditável em redes de IoT Médica com recursos limitados, reduzindo significativamente o overhead computacional e de comunicação em comparação com as soluções centralizadas existentes.

Jinnan Li, Qing Ye, Yi Yang, Qian Zhou, Zhimin Yuan, Shiwei Huo2026-06-30
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CASPA: Content-Aware Global Aggregation and Spatial prior Channel Attention for Thangka Image Super-Resolution

Este artigo propõe o CASPA, uma nova rede de super-resolução que combina módulos de Agregação Global Sensível ao Conteúdo e de Atenção de Canal com Prioridade Espacial para superar as limitações dos Vision Transformers existentes, alcançando assim uma reconstrução de alta fidelidade de imagens de Thangka com captura semântica de longo alcance aprimorada e preservação de detalhes geométricos finos.

Mengyuan Zhang, Nianyi Wang, Yutong Wang, Yakun Xin, Chenyi Xia, Yanwen Gao2026-06-30
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Difficulty-Aware Sample Allocation for Adaptive Data Augmentation in Semantic Segmentation

Este artigo apresenta o Difficulty-Aware Sample Allocation (DASA), uma estrutura agnóstica à arquitetura que melhora o desempenho da segmentação semântica ao atribuir dinamicamente umaumentação de dados mais forte para amostras com base em uma pontuação de dificuldade multifatorial que combina ambiguidade de predição, perda de treinamento, raridade de classe e complexidade de borda.

Olasimbo Ayodeji Arigbabu, Abimbola Ismail Arigbabu2026-06-30
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Detecting Cross-Medium Stylistic Signals in Sketches and Paintings with Pretrained Visual Encoders

Este estudo demonstra que codificadores visuais pré-treinados como CLIP e SigLIP podem detectar sinais estilísticos persistentes em esboços e pinturas melhor do que descritores feitos à mão, mas sua fragilidade contra negativos visualmente semelhantes sugere que eles são mais valiosos como ferramentas para analisar a percepção da IA sobre o estilo artístico do que como mecanismos de autenticação confiáveis.

Hassan Ugail, Jan Ritch-Frel, Irina Matuzava, Christopher Brooke2026-06-30
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Hardware-Assisted Zero-Knowledge Authentication Scheme for Resource-Constrained IoT Terminals: USBKEY Implementation and Evaluation Based on GSVOLE-2DLC

Este artigo propõe e avalia um esquema de autenticação de conhecimento zero assistido por hardware usando um USBKEY e o protocolo GSVOLE-2DLC para permitir a verificação de identidade segura, preservadora de privacidade e leve para terminais IoT com recursos limitados.

Jianxin Wang, Zifan Xu, Runze Zhou, Chaoen Xiao, Lei Zhang2026-06-30
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CQ-Transformer: A Query Decomposition Framework with ALBERT-Based Semantic Matching for Complex Extractive Question Answering

Este artigo apresenta o CQ-Transformer, um framework híbrido de resposta a perguntas extrativa que combina a decomposição de consultas com filtragem semântica baseada em ALBERT e codificadores RoBERTa/XLNet para superar significativamente os baselines existentes no tratamento de consultas complexas e de múltiplas categorias no conjunto de dados SQuAD 2.0.

Hasnain abdullah, Abd Ur Rahman, Riaz Ahmed, Muhammad Awais, Ali Hamza2026-06-30
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Cross-Layer Early Detection of SDN-IOT Attacks: Fusing Controller Telemetry With Data-Plane Flow Statistics

Este artigo propõe um modelo de fusão tardia de dois ramos que integra a telemetria do controlador ONOS com estatísticas de fluxo do plano de dados utilizando o benchmark ASEADOS-SDN-IoT, alcançando alta precisão de detecção enquanto reduz significativamente a contagem de pacotes necessária para a identificação precoce de ataques em comparação com as linhas de base de apenas plano de dados.

Andrew Oppong-Asante, Bernard Kyiewu, Clinton Amponsah2026-06-30
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AI-Enabled Public Health Agent for SupportingFrontline Healthcare Workers in Primary CareSettings: Design, Evaluation, and Decision Support

Este estudo apresenta e avalia um Agente de Saúde Pública leve, baseado em Geração Aumentada de Recuperação (RAG), que melhora com sucesso a recuperação de informações, o suporte à decisão e a eficiência operacional para profissionais de saúde da linha de frente em ambientes de cuidados primários, mantendo uma sobrecarga computacional mínima, embora sua eficácia clínica exija validação adicional no mundo real.

Sayed Mohammed Zeeshan2026-06-30
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A parameter-efficient deep ensemble for automated flow cytometry-based diagnosis

O artigo apresenta o CytoDNNEnsemble, um modelo de ensemble profundo eficiente em parâmetros que aproveita perspectivas globais e locais complementares para automatizar a análise de citometria de fluxo de alta dimensão, alcançando precisão e robustez superiores em comparação com métodos de última geração, ao mesmo tempo em que minimiza a dependência de gating especializado.

Tomasz Gniazdowski, Urszula Markowska-Kaczmar2026-06-30