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💻 computer science

Rule-to-Data Knowledge Transfer via Optimal Transport for Weakly Supervised Anomaly Detection on Transaction Graphs

Este artigo propõe um framework de supervisão fraca para detecção de anomalias em grafos de transações que utiliza o transporte ótimo para alinhar semânticas de regras hierárquicas, derivadas de árvores de decisão, com representações contínuas de transações, gerando assim pseudo-rótulos de alta qualidade e superando os baselines existentes em conjuntos de dados de referência.

Qiuyang Zhang, Keyang Chen, Mingxuan Jiang, Yuan Shui, Yandan Tan, Zhixin Li, Hongbin Zhu, Hongfeng Chai2026-06-29
💻 computer science

Public regulatory data infrastructure for lifecycle oversight of AI medical devices

Este artigo argumenta que os atuais registros regulatórios públicos para dispositivos médicos de IA são inadequados para a supervisão do ciclo de vida devido à falta de dados estruturados e consultáveis sobre mudanças de software e atributos específicos de IA, e propõe uma nova especificação de dados para abordar esses déficits críticos em todas as principais jurisdições globais.

Yu Han, Aaron Ceross2026-06-29
💻 computer science

Adaptive constrained reinforcement learning for energy-aware scheduling under changing load

Este artigo introduz o CLASP, um escalonador de aprendizado por reforço restrito e adaptativo que impõe restrições explícitas de latência por meio de um preço Lagrangiano controlado por PID e uma política condicionada ao preço, mantendo, dessa forma, a eficiência energética estável e as metas de violação em cargas de trabalho variáveis onde abordagens tradicionais de recompensa com pesos fixos falham.

Saher Elsayed, Khairi Azhar Aziz2026-06-29
💻 computer science

Enhancing Cybersecurity in Cloud Computing Environments through Zero Trust Architecture: A Multi-Layer Adaptive Framework with Simulation-Based Evaluation of Attack-Surface Reduction

Este artigo propõe e avalia um framework de Zero Trust adaptativo de múltiplas camadas que utiliza um mecanismo de pontuação de confiança sensível ao contexto e modelagem matemática rigorosa para demonstrar uma redução significativa nas taxas de sucesso de ataques e na movimentação lateral em ambientes de nuvem em comparação com a segurança tradicional baseada em perímetro.

mohsin bashir hakak2026-06-29
💻 computer science

RadioAI: Physics-Grounded, Interpretable Deep Learning for Multi-Modal Medical Image Classification

A RadioAI apresenta um sistema de aprendizagem profunda multimodal reprodutível e fundamentado na física que integra arquiteturas especializadas para classificação de TC de tórax, ultrassom de mama e RM de cérebro com um Gatekeeper de roteamento automático de modalidade e ferramentas de visualização interpretáveis, validadas por meio de estudos de ablação controlados que demonstram a necessidade empírica de componentes de design informados pela física.

Maitri Savaliya2026-06-29
💻 computer science

Quantum-Projected Semantic Retrieval: A Universal Low-Latency Backbone for Multi-Modal AI Systems

O artigo apresenta o QuantumRAG, um sistema de recuperação universal e de baixa latência que mapeia embeddings de texto para estados quânticos complexos no espaço de Hilbert para alcançar precisão de nível BERT com uma inferência 3,6× mais rápida em hardware de CPU padrão, permanecendo agnóstico a modalidades de dados como texto, matemática e vídeo.

Amit Rana2026-06-29
💻 computer science

From Classroom to Cubicle: Academic Origins, Institutional Trajectories, and Research Impact of AI Scientists at MAANG Companies

Este artigo apresenta o conjunto de dados MAANG-AI-450 para analisar as trajetórias educacionais e os impactos de citações de pesquisadores de IA em grandes empresas de tecnologia, revelando que, embora o treinamento de doutorado esteja concentrado em instituições de elite, o sucesso de citações é altamente assimétrico e frequentemente impulsionado pelos ambientes de trabalho atuais, em vez de apenas pelo pedigree do doutorado.

Kunal Dhanda2026-06-29
💻 computer science

Geometry-First Visual Intelligence: Deep Geometric Networks and Quantum Geometric Networks for Gesture Recognition

Este artigo apresenta as Redes Geométricas Profundas e Geométricas Quânticas (DGN/QGN), uma arquitetura neuro-simbólica que alcança um reconhecimento de gestos competitivo ao extrair características de geometria diferencial explícitas e interpretáveis do movimento e mapeá-las diretamente para parâmetros de circuitos quânticos, demonstrando que as limitações de desempenho atuais derivam de restrições de hardware e não de falhas algorítmicas.

Amit Rana2026-06-29
💻 computer science

Knowledge Evolution and AI Paradigm Shifts in Pedestrian Detection: A Bibliometric and Main Path Analysis

Este estudo integra a análise bibliométrica com uma perspectiva de paradigma de IA para mapear a evolução estrutural da pesquisa em detecção de pedestres, revelando que a transição do campo de características artesanais para aprendizado profundo e transformers ocorre por meio de uma integração gradual de conhecimento, em vez de mudanças abruptas, oferecendo assim um novo arcabouço teórico para compreender o desenvolvimento da IA.

Vo Thanh Kiet, Rene Jaros, Boris Pustejovsky, Jakub Stefansky, Ondrej Svoboda, Minh Ly Duc, Petr Bilik, Radek Martinek2026-06-29