💻 computer science

Human-Centric Cooperative MARL for Reliable EV Charging Coordination in Smart Cities: A Controlled Multi-Seed Comparison of Centralised and Decentralised Training

Este artigo demonstra que uma abordagem de treinamento centralizado com execução descentralizada (CTDE) utilizando QMIX supera significativamente o aprendizado Q independente (IQL) e as linhas de base não-RL na coordenação do carregamento de veículos elétricos em cidades inteligentes, alcançando taxas de aceitação e probabilidades de sucesso mais elevadas, enquanto gerencia efetivamente a observabilidade parcial e a dinâmica do tráfego.

Nour-Eddine Moumni2026-06-25
💻 computer science

Selective State Space Models in Medical Imaging: A Systematic Review of Mamba-Based Architectures and Clinical Applications

Esta revisão sistemática de 445 estudos recentes (2024–2026) identifica os híbridos CNN-Mamba como a arquitetura mais eficiente para imagem médica devido à sua complexidade computacional linear, ao mesmo tempo em que destaca desafios críticos, como a perda de informação espacial e o consumo de memória, que devem ser abordados por meio de blocos 3D nativos para permitir a integração clínica.

Ali Emre Gök, Mustafa Yurdakul, Şakir Taşdemir2026-06-25
💻 computer science

Hybrid Intrusion Detection System for IoT and Cloud Environments

Este artigo propõe e avalia um framework híbrido de detecção de intrusão que combina aprendizado supervisionado (Random Forest e XGBoost) com um modelo de detecção de anomalias baseado em LSTM Autoencoder em conjuntos de dados alinhados de IoT e nuvem, demonstrando que, embora esta abordagem melhore significativamente a robustez de detecção e o recall para ataques não vistos, ela exige uma compensação com o aumento de falsos positivos e a redução da precisão.

Dipo Dunsin, Raju Molla, Alireza Esfahani2026-06-25
💻 computer science

The Lightweight Cherry Tomato Fruit Maturity Detection Method Based on Improved YOLOv10n

Este artigo propõe o YOLOv10n-FBD, um modelo leve de detecção de maturação de tomate cereja que integra a fusão de características CCFM, a atenção PSA-BiFormer e uma estratégia C2f-Dual para alcançar alta precisão (94,3% mAP) e velocidade (369 FPS), reduzindo significativamente o tamanho do modelo e a complexidade computacional em comparação com os métodos existentes.

Ji Cai, Shuaishuai Cui, Baofan Chen, Yuhao Hao, Kun Wang, Guozhu Song2026-06-25
💻 computer science

LSTM-Based Speech Recognition for Assamese: A Low-Resource Language Approach

Este estudo propõe um sistema de reconhecimento de fala baseado em LSTM para a língua assamesa de baixos recursos, utilizando um conjunto de dados autocurado e características acústicas híbridas para alcançar 95% de precisão, ao mesmo tempo em que destaca os desafios impostos pelas semelhanças fonéticas entre as vogais.

Manash Choudhuri Choudhuri, Deepjyoti Kalita Kalita, Sanjib Kr Kalita Kalita2026-06-25
💻 computer science

Visual Context-Aware and Spatial Receptive Field-Based algorithm for mural inpainting

Este artigo propõe um algoritmo baseado em contexto visual e campo receptivo espacial que integra modelagem de espaço de estados residual, vetores de orientação e atenção deformável multiescala para restaurar eficazmente murais de Dunhuang ao abordar o esquecimento de pixels locais e a percepção espacial insuficiente, melhorando significativamente as métricas de qualidade de restauração.

Yang Liu, Zhongmin Liu, Wenjin Hu2026-06-25
💻 computer science

The Evaluation–Action Gap in Digital Accessibility Research: A Systematic Review of Automation Bias, Sectoral Concentration, and User Exclusion

Esta revisão sistemática de 104 estudos revela que a pesquisa em acessibilidade digital é dominada por ferramentas automatizadas e concentrada nos setores de educação e governo, criando um "hiato de avaliação-ação" onde a conveniência metodológica e o viés setorial deslocaram as abordagens centradas no usuário e falharam em resolver barreiras de acessibilidade persistentes ao longo da última década.

Ibrahim Emara2026-06-25
💻 computer science

OntoLearner: A Modular Python Library for Ontology Learning with Large Language Models

O artigo apresenta o OntoLearner, um framework modular de código aberto que unifica o acesso a ontologias, pipelines de aprendizagem impulsionados por LLMs e benchmarking padronizado em 22 domínios, revelando que o principal gargalo na aprendizagem de ontologias é um descompasso estrutural entre a codificação do conhecimento do modelo e a organização ontológica, em vez da capacidade do modelo.

Hamed Babaei Giglou, Jennifer D’Souza, Andrei Aioanei, Nandana Mihindukulasooriya, Sören Auer2026-06-25
💻 computer science

Curriculum-Aligned Analysis of Assessment Feedback: A Retrieval-Augmented Large Language Model Approach for Revealing Fine-Grained Student Error Patterns in Higher Education

Este estudo propõe uma abordagem de modelo de linguagem de grande escala com recuperação aumentada que transforma feedbacks de avaliação não estruturados em padrões de erro alinhados ao currículo com alta precisão, permitindo que equipes de ensino reflitam sobre o impacto instrucional e orientem revisões curriculares direcionadas no ensino superior.

Linxin Hua, Jia Xu, Lirui Guo, Nan Zheng, Qingtan Shen, Dilang Tan, Ye Lu2026-06-25