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Collaboration by Mandate: How Shared Data Infrastructure Shapes Coordination and Control in U.S. Homelessness Services

Este estudo analisa como o sistema de dados HMIS, ao ser mandado pelo governo federal para coordenar serviços de combate à sem-teto nos EUA, atua simultaneamente como ferramenta de colaboração e instrumento de controle, facilitando a coordenação enquanto reproduz assimetrias de poder que limitam a participação equitativa e deslocam alguns atores para papéis focados em conformidade.

Lingwei Cheng, Saerim Kim, Andrew Sullivan2026-03-10💻 cs

The Yerkes-Dodson Curve for AI Agents: Emergent Cooperation Under Environmental Pressure in Multi-Agent LLM Simulations

Este estudo demonstra que a relação entre pressão ambiental e desempenho em sistemas multiagentes de LLM segue uma curva em forma de U invertida, semelhante à Lei de Yerkes-Dodson, onde a cooperação emerge de forma otimizada sob pressão moderada, enquanto condições extremas levam ao colapso comportamental e a seleção sexual fomenta a comunicação sem agressão.

Ivan Pasichnyk2026-03-10💻 cs

Neural Control and Learning of Simulated Hand Movements With an EMG-Based Closed-Loop Interface

Este estudo apresenta um modelo neuromecânico in silico que integra simulação musculoesquelética, aprendizado por reforço e síntese de eletromiografia para criar um participante virtual adaptativo, permitindo a avaliação robusta de controladores neurais, o aumento de conjuntos de dados de treinamento e a geração de dados sintéticos para condições neurológicas.

Balint K. Hodossy, Dario Farina2026-03-10💻 cs

Task learning increases information redundancy of neural responses in macaque visual cortex

O estudo demonstra que, ao contrário da hipótese de que o aprendizado reduz a redundância para maior eficiência, o aprendizado de tarefas em macacos aumenta a redundância das respostas neurais no córtex visual V4, distribuindo informações de forma a aumentar a capacidade informativa de cada neurônio individual, o que sugere que o processamento sensorial reflete um processo de inferência generativa.

Shizhao Liu, Anton Pletenev, Ralf M. Haefner, Adam C. Snyder2026-03-10💻 cs

Scheduling Parallel Optical Circuit Switches for AI Training

O artigo apresenta o algoritmo Spectra, que otimiza o agendamento de matrizes de tráfego de IA em múltiplos comutadores ópticos de circuito paralelos, reduzindo significativamente o tempo total de execução (makespan) ao decompor a demanda, atribuir cargas de forma equilibrada e equalizar desequilíbrios, superando abordagens existentes em diversos cenários de trabalho.

Kevin Liang, Litao Qiao, Isaac Keslassy, Bill Lin2026-03-10💻 cs

SoK: Evolution, Security, and Fundamental Properties of Transactional Systems

Este artigo apresenta uma sistematização da evolução e segurança dos sistemas transacionais ao longo de cinco décadas, propondo uma taxonomia de quatro gerações, mapeando vulnerabilidades para o CWE e introduzindo o modelo RANCID (Real-timeness e N-many Contexts) para estender as propriedades ACID clássicas e atender às demandas dos sistemas modernos.

Sky Pelletier Waterpeace, Nikolay Ivanov2026-03-10✓ Author reviewed ⓘ💻 cs

Enhancing OLAP Resilience at LinkedIn

Este artigo descreve um conjunto abrangente de mecanismos de resiliência desenvolvidos para o Apache Pinot no LinkedIn, incluindo isolamento de carga de consultas, reequilíbrio sem impacto e seleção adaptativa de servidores, que garantem baixa latência e alta disponibilidade em sistemas OLAP de grande escala sob falhas e picos de demanda.

Praveen Chaganlal, Jia Guo, Vivek Vaidyanathan, Dino Occhialini, Sonam Mandal, Subbu Subramaniam, Siddharth Teotia, Tianqi Li, Xiaxuan Gao, Florence Zhang2026-03-10💻 cs

Link Wars: The Semantic Crisis. Is the debate over or is it just beginning?

O artigo argumenta que a atual fragmentação das tecnologias de interconexão de dados decorre de uma "crise semântica" causada por uma falha fundamental na definição de semânticas de link explícitas e testáveis, propondo que a adoção de primitivas de transação bilaterais com ordenação e visibilidade de falhas claras, conforme o Open Atomic Ethernet, é essencial para restaurar a correção e a interoperabilidade sem depender de barreiras globais.

Paul Borrill2026-03-10💻 cs

Underwater Embodied Intelligence for Autonomous Robots: A Constraint-Coupled Perspective on Planning, Control, and Deployment

Este artigo de revisão propõe uma perspectiva de inteligência corporificada subaquática baseada no acoplamento de restrições, argumentando que a autonomia confiável em robôs subaquáticos exige integrar planejamento e controle com as limitações físicas, de comunicação e energéticas do ambiente marinho, oferecendo uma taxonomia de falhas e direções de pesquisa para sistemas mais resilientes e verificáveis.

Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Jiwei Tang, Shuai Zhang, Xiaofan Li2026-03-10💻 cs

VIVECaption: A Split Approach to Caption Quality Improvement

O relatório técnico VIVECaption apresenta uma abordagem sistemática de dois lados para melhorar a qualidade das legendas em modelos generativos, combinando a criação de um conjunto de dados de referência com estratégias de alinhamento de modelo, a fim de superar as limitações dos modelos de linguagem visual e fornecer dados de treinamento de alta qualidade e livres de direitos autorais.

Varun Ananth, Baqiao Liu, Haoran Cai2026-03-10💻 cs

Prompt-Based Caption Generation for Single-Tooth Dental Images Using Vision-Language Models

Este artigo propõe preencher a lacuna de conjuntos de dados de imagens dentárias focadas em um único dente com legendas, demonstrando que o uso de prompts orientados em Modelos Visão-Linguagem (VLMs) permite a geração eficaz de legendas descritivas para essas imagens, facilitando a criação de modelos com conhecimento holístico sobre os dentes.

Anastasiia Sukhanova, Aiden Taylor, Julian Myers, Zichun Wang, Kartha Veerya Jammuladinne, Satya Sri Rajiteswari Nimmagadda, Aniruddha Maiti, Ananya Jana2026-03-10💻 cs

UnSCAR: Universal, Scalable, Controllable, and Adaptable Image Restoration

O artigo apresenta o UnSCAR, um novo paradigma de restauração de imagens universal que utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas com múltiplos ramos para superar as limitações de escalabilidade e esquecimento catastrófico, permitindo o aprendizado estável de mais de dezesseis degradações, adaptação robusta a domínios não vistos e controle do usuário sobre o processo de restauração.

Debabrata Mandal, Soumitri Chattopadhyay, Yujie Wang, Marc Niethammer, Praneeth Chakravarthula2026-03-10💻 cs

Toward Real-Time Mirrors Intelligence: System-Level Latency and Computation Evaluation in Internet of Mirrors (IoM)

Este estudo apresenta a primeira avaliação física de um testbed da Internet de Espelhos (IoM), demonstrando que não existe uma estratégia de colocação computacional universalmente ideal, pois o equilíbrio entre latência, carga de recursos e sobrecarga de rede depende dinamicamente das condições da rede, proximidade dos nós e carga de usuários simultâneos.

Haneen Fatima, Muhammad Ali Imran, Ahmad Taha, Lina Mohjazi2026-03-10💻 cs

Reality Check for Tor Website Fingerprinting in the Open World

Este estudo reexamina os ataques de impressão digital de sites no Tor em um cenário de mundo aberto realista, demonstrando que tais ataques permanecem altamente eficazes mesmo diante de ruído de rede e tráfego não monitorado, além de revelar que classificadores independentes de tempo são mais robustos e que o mecanismo Conflux não impede totalmente a eficácia do ataque.

Mohammadhamed Shadbeh, Khashayar Khajavi, Tao Wang2026-03-10💻 cs

Machine Learning for the Internet of Underwater Things: From Fundamentals to Implementation

Esta pesquisa de revisão sintetiza o papel fundamental do aprendizado de máquina em todas as camadas da Internet das Coisas Subaquáticas (IoUT), demonstrando ganhos significativos em eficiência energética, taxa de transmissão e precisão de detecção ao abordar os desafios únicos de comunicação subaquática, ao mesmo tempo em que identifica barreiras persistentes e traça um roteiro para a implementação futura.

Kenechi Omeke, Attai Abubakar, Michael Mollel, Lei Zhang, Qammer H. Abbasi, Muhammad Ali Imran2026-03-10💻 cs