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Este artículo presenta un sistema modular y orientado a servicios que integra visión computacional, aprendizaje profundo y renderizado de avatares en 3D para permitir una comunicación bidireccional efectiva y casi en tiempo real entre personas sordas y oyentes utilizando la lengua de señas portuguesa.
Este artículo propone GhostV2-YOLO, una red de detección de UAV ligera y consciente del hardware que integra la atención DFC-Light, un módulo C2f_GhostV2 de enlace completo y una atención de coordenadas estratégica para lograr alta precisión e inferencia en tiempo real en NPU de borde con recursos limitados, demostrando al mismo tiempo una fuerte generalización entre conjuntos de datos.
Este artículo propone una metodología basada en evidencia que utiliza la Teoría de la Evidencia para identificar automáticamente a los interesados clave mediante la agregación de recomendaciones de relevancia subjetivas, gestionando eficazmente los conflictos para alcanzar un consenso que optimice la priorización de requisitos.
Este estudio aborda la falta de orientación específica para el dominio en la colaboración humano-IA en la fabricación mediante la síntesis de literatura y entrevistas con expertos para proponer un marco de diseño sociotécnico refinado que comprende ocho dimensiones clave que se alinean con los principios de la IA centrada en el humano y la Industria 5.0 para promover el bienestar del trabajador, la resiliencia y el trabajo en equipo efectivo.
Este artículo propone CFCO, un método de formación de coaliciones colaborativas que maximiza el bienestar social y unifica los modos de computación local, D2D y MEC para optimizar la descarga de tareas en la computación de borde vehicular, demostrando un rendimiento superior en retardo, equidad y eficiencia en comparación con las líneas base existentes utilizando datos de trayectoria del mundo real.
Este artículo propone un marco de aprendizaje automático híbrido que integra la Descomposición de Modo Variacional para la descomposición de señales, la Eliminación Recursiva de Características para la selección de características, SMOTE para el equilibrio de clases y un clasificador CatBoost–SVM para lograr un sistema de clasificación de la calidad del aire altamente preciso (98.5%) utilizando datos de la CPCB.
Este artículo introduce el Aprendizaje de Nash Cuántico de base Galois (GT-QNL), un marco que demuestra que los optimizadores clásicos fallan al encontrar Equilibrios de Nash Cuánticos en paisajes algebraicos no resolubles debido al teorema de Abel-Ruffini, mientras que un novedoso algoritmo de trenzado cuántico supera esta obstrucción mediante la realización física de acciones del grupo de Galois para garantizar la convergencia.
Este artículo presenta un estudio exhaustivo basado en simulaciones que genera un conjunto de datos etiquetado de cinco ataques representativos de la capa de enrutamiento RPL a través de diversos escenarios de topología y movilidad utilizando Contiki-NG, extrayendo más de 50 características para establecer un referente reproducible para el desarrollo y la evaluación de sistemas de detección de aprendizaje automático conscientes de la topología en redes IoT de baja potencia.
Este artículo propone un marco de descomposición basado en grafos que mejora la eficiencia computacional y la escalabilidad al resolver problemas de localización de estaciones de carga basados en flujo en redes de transporte a gran escala mediante la partición de la red en subproblemas más pequeños, su resolución individual y el refinamiento de los resultados agregados.
Este artículo presenta un motor de verificación SPV híbrido de Rust-Python para IoT que logra un aumento de rendimiento de 4.35× y una reducción de energía de hasta el 75% en dispositivos con recursos limitados mediante la mitigación de la latencia de recolección de basura y los riesgos de memoria a través de una arquitectura de transmisión mapeada en memoria.