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💻 ciência da computação

A Tool Wear Prediction Method Based on Multi-Scale Temporal Feature Fusion

Este artigo propõe o GLDformer, uma nova ferramenta de previsão de desgaste de ferramentas que integra a fusão de características temporais multiescala, a modelagem de características globais-locais e a decomposição de tendência-detalhe para capturar eficazmente a dinâmica complexa do sinal, alcançando precisão e generalização superiores em validação cruzada entre ferramentas em comparação com os modelos de referência existentes.

Chen Jinguo, Sun Da, He Genghuang, Luo Manting, Chen Youxing, Li Miao, Zhang Qinkun, Chen Linhan2026-10-01
💻 ciência da computação

Cross-Lingual Transfer Learning and LLM-Assisted Gloss Generation for Low-Resource Tamil Voice and Text to Sign Language Pose Generation

Este artigo apresenta o primeiro sistema de geração de poses de língua de sinais a partir de voz e texto para o tâmil de baixos recursos, combinando a geração de glosas assistida por LLM via ajuste fino de LoRA com a aprendizagem de transferência translinguística da Língua de Sinais Alemã, alcançando um desempenho de estado da arte através de um pipeline que transcreve a fala, gera glosas e sintetiza poses validadas por retrotradução.

Ramya Cauvery D, Josephine Usha L2026-10-01
💻 ciência da computação

Adaptive Yarn Cards: Geometry-Aware Curved Texture Proxies for Efficient Rendering of Dynamic Woven Cloth

Este artigo propõe cartões de fios adaptativos, uma representação de textura curva e consciente da geometria que desacopla a simulação de fios de baixa resolução da renderização de alta densidade para aproximar eficientemente a fidelidade visual de tecidos tecidos dinâmicos, reduzindo significamente a complexidade geométrica e alcançando uma aceleração de renderização de 2,4x em comparação com a geometria de fios densa.

Jong-Hyun Kim2026-10-01
💻 ciência da computação

When does network topology help? Cross-domain evaluation of similarity networks for binary classication

Este artigo apresenta o TESSERA, um framework de domínio geral que aproveita a topologia de rede para aprimorar a classificação binária ao identificar quando estruturas relacionais — especificamente aquelas próximas a fronteiras de regime — fornecem valor preditivo além dos métodos baseados em características diretas, conforme demonstrado por meio de estudos de caso sintéticos, ecológicos e industriais.

João Filipe Riva Tonini2026-10-01
💻 ciência da computação

A Novel Open-Set Domain Adaptation Framework for Histopathology Image Classification: A Style-Aware and Density-Guided Approach

Este artigo propõe o SADG, um novo framework de Adaptação de Domínio de Conjunto Aberto para classificação de imagens de histopatologia que aborda eficazmente tanto os desvios de covariável induzidos pela coloração quanto as categorias de tecidos desconhecidas ao integrar um Módulo de Retificação de Estilo para normalização de aparência e um ClusterNet baseado em GMM com Teoria de Valor Extremo para detecção de amostras desconhecidas guiada por densidade.

Reyhane Ghaffari, Mohammad Sadegh Helfroush, Kamran Kazemi, Abbas Khosravi2026-10-01
💻 ciência da computação

Temporal Degradation Pattern Learning for Aircraft Engine Remaining Useful Life Prediction

Este artigo propõe uma Rede Neural Convolucional Temporal baseada em Incorporação Temporal (TE-TCNN) que utiliza representações temporais aprendíveis e um Índice de Saúde derivado de PCA para prever eficazmente a Vida Útil Remanescente de motores de aeronaves através de diversas condições operacionais utilizando os conjuntos de dados NASA C-MAPSS.

Aditi Gawde, Avinash More2026-10-01
💻 ciência da computação

DriGitScale: Drift-Aware GitOps for Consistency-Aware Predictive Autoscaling in Kubernetes

O DriGitScale é um framework de GitOps consciente de deriva (drift-aware) para Kubernetes que aumenta a estabilidade do escalonamento automático e a consistência de implantação ao formular decisões de escalonamento como um problema de gestão de consistência que avalia conjuntamente deriva de predição, de recursos e de configuração, reduzindo assim ações de escalonamento desnecessárias enquanto mantém uma responsividade competitiva através de diversas condições de carga de trabalho.

Ahmed Fathi AboElazm, Abdalla Sayed Yassin, Hanan Fahmy2026-10-01
💻 ciência da computação

NSR: No Secondary Rebuffering Frame-Level Playback Resumption Control Method

Este artigo propõe o No Secondary Rebuffering (NSR), um controlador de retomada de reprodução ao nível de quadro que prevê e previne dinamicamente eventos de rebuffering secundário ao estimar a largura de banda e o esvaziamento do buffer, melhorando consistentemente a Qualidade de Serviço da sessão através de vários algoritmos de taxa de bits adaptativa em comparação com baselines fixos e adaptativos.

Yuming Zhang, Haoting Huang2026-10-01
💻 ciência da computação

Persistent Frontier Tracking and Uncertainty-Aware Goal Switching for Autonomous Exploration

Este artigo propõe um framework de exploração autônoma que utiliza uma camada de decisão com rastros persistentes filtrados por Kalman e alternância de objetivos consciente da incerteza para otimizar a seleção de fronteiras, permitindo que um robô treinado via PPO alcance 95% de cobertura 20,3% mais rápido e com 19,4% menos deslocamento do que um baseline sem alternância em experimentos no mundo real.

Nima Payandeh, Rasul Fesharakifard, YOUNES ALIZADEH VAGHASLOO, Mohsen Bahrami2026-10-01
💻 ciência da computação

VDSAC-TD3-based collaborative coverage optimization in satellite-UAV heterogeneous networks with energy and safety constraints

Este artigo propõe o VDSAC-TD3, um novo framework de aprendizado por reforço profundo multiagente que integra decomposição de valor, regularização de entropia máxima e mecanismos de atraso duplo para otimizar a cobertura colaborativa em redes heterogêneas satélite-VANT enquanto aborda eficazmente restrições de energia, requisitos de segurança e desafios ambientais dinâmicos.

Rou Zhang, Yongsheng Ma, Wei Zhao, Wenzhe Li, Qingtao Zeng2026-10-01