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💻 ciência da computação

Institutional Dynamics in Agent-Based Models: Identifying Action-Space, Timing, and Distributional Effects Through Controlled Simulation

Este artigo introduz um desenho metodológico computacional e um diagnóstico de temporização de exposição pareada para isolar como mudanças institucionais alteram especificamente os espaços de ação disponíveis e os resultados distributivos para agentes em modelos baseados em agentes, demonstrando, por meio de simulações controladas, que arquiteturas de direitos dinâmicas mitigam significativamente os efeitos restritivos de regimes estáticos sob condições de escassez de recursos.

Roberto Garrone2026-10-27
💻 ciência da computação

Temporal Graph Models for Forecasting Clique Tension in Evolving Communication Networks: Group Turnover and Evaluation Pitfalls

Este artigo demonstra que a previsão da tensão de cliques em redes de comunicação em evolução é fundamentalmente limitada pela alta rotatividade de grupos e por armadilhas de avaliação, revelando que modelos simples baseados em persistência aumentados com probabilidades de sobrevivência superam redes neurais de grafos complexas em configurações implantáveis.

Arnav Angarkar, Anand P. Barangi2026-10-27
💻 ciência da computação

Temporal Causal Discovery: Modeling Failure Propagation Sequences in LERs

Este artigo propõe um novo framework para a descoberta de causalidade temporal em Relatórios de Eventos de Licenciados (LERs) que vai além da extração estática de causa-efeito para reconstruir sequências dinâmicas de propagação de falhas, abordando desafios como a confluência da ordem de relato narrativo e marcadores temporais esparsos por meio da integração de conhecimento especializado de domínio e aprendizado baseado em dados.

Albert Schulle2026-10-27
💻 ciência da computação

Comparative Analysis of Rule-Based, Deep Learning, and LLM Approaches for Causality Extraction: A Unified Benchmark

Este artigo estabelece um benchmark unificado para comparar rigorosamente abordagens baseadas em regras, aprendizagem profunda e modelos de linguagem de grande escala para a extração de causalidade em diversos domínios, visando distinguir vantagens metodológicas genuínas de artefatos de benchmark ao avaliar o desempenho, a generalização e os perfis de erro sob protocolos padronizados.

Albert Schulle2026-10-27
💻 ciência da computação

Quantum-Inspired Deep Spatio-Temporal Network for Remaining Useful Life Prediction of Turbofan Engines

Este artigo propõe a Rede Espaço-Temporal Profunda de Inspiração Quântica (QIDSTN), uma arquitetura compacta e consciente da segurança que utiliza camadas de rotação de inspiração quântica, mecanismos de atenção dupla e perda assimétrica para melhorar significativamente a precisão e a segurança da previsão da Vida Útil Remanescente para motores turbofã sob condições operacionais complexas e de múltiplos regimes.

Alireza Rezaei, Azam Bastanfard2026-10-27
💻 ciência da computação

Sequencing and Paradigm-Transition Evidence in Object-Oriented Programming: A Systematic Review

Esta revisão sistemática de 16 estudos conclui que, embora o sequenciamento "objetos primeiro" apresente ligeiras vantagens sobre as abordagens de "objetos depois", a evidência é confundida por ferramentas visuais e amostras pequenas, sugerindo que a ponte explícita entre o conhecimento procedimental e os conceitos orientados a objetos é um fator mais crítico para o aprendizado bem-sucedido do que o sequenciamento isoladamente.

Fredrick Michael Ogore2026-10-27
💻 ciência da computação

Sentiment Analysis of Thought-Related Language in the Context of Cognitive Disorders Using Machine Learning, Transformer-based Architecture and Large Language Models

Este estudo apresenta uma estrutura para analisar a polaridade de sentimento em textos de redes sociais relacionados a pensamentos utilizando um conjunto de dados de larga escala, demonstrando que modelos tradicionais de aprendizado de máquina como Regressão Logística e arquiteturas de transformadores leves como o DistilBERT classificam efetivamente sentimentos positivos e negativos, ao mesmo tempo em que destacam a necessidade de supervisão humana em aplicações de saúde mental.

Tasnim Niger, Md. Kamrul Hasan, Hasan Mahmud2026-10-27
💻 ciência da computação

Waiting, judgment, and responsibility: lessons from divination for human oversight of irreversible decisions

Baseando-se no antigo texto de adivinhação chinês *Yijing*, este artigo propõe uma estrutura para a supervisão humana de decisões irreversíveis de IA que equilibra o valor de coletar evidências adicionais com os benefícios psicológicos do reasseguramento, demonstrando que fornecer aos usuários dados relevantes, orientação interpretativa e mecanismos de compensação separados pode otimizar os resultados da tomada de decisão ao mesmo tempo em que mitiga a ansiedade e o medo de culpa.

Junzhe Shi, Yuan Gan, shengyu Tao, Shumo Wang, Yuhan Hao2026-10-27