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💻 ciência da computação

Leakage-Resistant and Uncertainty-Aware Machine Learning for Carrier-Grade Router Power Prediction Using Real Traffic Telemetry

Este estudo desenvolve modelos de aprendizado de máquina resistentes a vazamentos e conscientes de incertezas usando telemetria de tráfego real para prever com precisão o consumo de energia de roteadores de classe de operadora, alcançando alta precisão com abordagens leves e específicas para roteadores, adequadas para aplicações de Gêmeo Digital de Rede e redes verdes de toque zero.

Clinton Amponsah, Kyiewu Bernard, Linda Bessa-Simmons2026-10-01
💻 ciência da computação

Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts

Este estudo avalia a capacidade de modelos de linguagem de grande escala em identificar e avaliar lacunas legislativas em textos jurídicos em árabe, constatando que, embora eles detectem omissões e gerem argumentos de forma eficaz, determinar a significância constitucional de tais lacunas requer o julgamento jurídico humano para distinguir entre defeitos reais e escolhas legislativas intencionais.

Sahar Al-Atawi2026-10-01
💻 ciência da computação

Bibliographic Exploration Methodologies to Support Systematic and Scoping Reviews

Este artigo propõe e demonstra um framework replicável que utiliza técnicas de Processamento de Linguagem Natural e aprendizado de máquina para analisar corpora bibliográficos, auxiliando, assim, pesquisadores na formulação de questões de pesquisa, na identificação de lacunas temáticas e no refinamento de estratégias de busca antes da condução de revisões sistemáticas ou de escopo formais.

Joyce Maia, Yan Nonato Cattani, João Gabriel Santos de Paula Silva, Dayana Lilibeth Veliz Sánchez, Monica Yukie Kuwahara2026-10-01
💻 ciência da computação

Dissecting Detection: Feature-Class Ablation and a Deployment-Aware Evaluation Metric for Static PE Malware Classifiers

Este artigo avalia classificadores estáticos de malware PE no conjunto de dados Kaggle windows-malware por meio de uma ablação controlada de características de seção/estruturais e de importação/API, demonstrando que o Gradient Boosting alcança desempenho e eficiência de implantação superiores, ao mesmo tempo em que destaca o valor complementar dos grupos de características através de uma nova métrica sensível à latência.

Fahad Hafeez2026-10-01
💻 ciência da computação

Causal Local States: Scalable Simultaneous Causal Network Inference and Forecasting for Dynamical Systems

Este artigo introduz o Causal Local States (CLS), um framework escalável que infere simultaneamente redes de interação causal heterogêneas e prevê sistemas dinâmicos ao selecionar independentemente vizinhanças preditivas ótimas para cada nó, alcançando assim uma reconstrução de rede de alta fidelidade e uma precisão de previsão comparável a modelos com estruturas de verdade fundamental conhecidas.

Jonas Braun, Fabian Fischbach, Daniel Köglmayr, Sebastian Baur, Christoph Räth2026-10-01
💻 ciência da computação

LIME-Enabled XAI Framework with Transfer-Learned SqueezeNet for Leaf Disease Identification

Este artigo propõe o framework LIME-TLESqN, que integra Filtragem de Wiener Modificada, segmentação IVGG16-RCNN e um classificador SqueezeNet Ponderado com Aprendizado por Transferência aprimorado com explicabilidade baseada em LIME para alcançar 96,52% de acurácia na identificação de doenças em folhas de pimentão sob condições reais.

Nukala Sujata Gupta, Lakshmana Phaneendra Maguluri, K. Sowjanya Naidu, Viyyapu Lokeshwari Vinya, Davesh Kumar Sharma, Bi (…)2026-10-01
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An Adaptive Cross Attention Multimodal Transformer Architecture for Multilingual Speech Emotion Recognition

Este artigo propõe o Adaptive Cross-Attention Multimodal Transformer (ACAMT), uma nova arquitetura projetada para aprimorar o reconhecimento de emoções em fala multilíngue através da fusão dinâmica das modalidades acústica, textual e visual por meio de atenção cruzada bidirecional e portão adaptativo para lidar com dados ausentes e variações linguísticas, ao mesmo tempo em que delineia um protocolo de avaliação abrangente, apesar da ausência de resultados de treinamento empírico concluídos.

Lahari Mekala, Chaitanya Kumar N2026-10-01
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Federated Learning and Generative AI for Resilient Supply Chain Network Optimization: A Data-Driven Approach

Este artigo propõe uma estrutura de Aprendizado Federado–IA Generativa que permite que organizações de cadeia de suprimentos treinem colaborativamente um modelo de previsão de interrupções em dados de rede baseados em grafos usando aumento local sintético, alcançando alta precisão (94,8%) e uma redução significativa de comunicação (81,1%) ao mesmo tempo em que preserva a privacidade dos dados e aborda a heterogeneidade estatística.

Goutam Bhatta2026-10-01
💻 ciência da computação

Empirical Validation and Break-Even Sensitivity Analysis of the QC-PEDA Cost-Model Partitioner

Este artigo apresenta a primeira validação empírica direta da regra de partição QC-PEDA utilizando dados do mundo real, revelando que, embora os problemas atuais de pequena escala sejam estritamente dominados pela execução clássica em todas as configurações de peso, uma análise de ponto de equilíbrio indica que o roteamento quântico torna-se viável apenas quando a latência clássica escala para níveis pós-exaescala, com o limiar específico dependendo fortemente dos pesos do modelo de custo escolhido.

Shristi Singh, Sandeep Kumar Tiwari2026-10-01