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Questo articolo dimostra che, sul benchmark DataSense IIoT, le sole caratteristiche del traffico di rete sono quasi sufficienti per un rilevamento delle intrusioni ad alta precisione in quasi tutte le categorie di attacco, con la telemetria dei dispositivi che aggiunge un valore minimo tranne che per distinguere gli attacchi man-in-the-middle (MITM).
Questo articolo propone un framework consapevole dei gruppi di competenza che combina il clustering K-means guidato dall'attenzione delle caratteristiche con un passaggio di allineamento globale per categorizzare efficacemente la difficoltà dei problemi di programmazione sulle piattaforme Online Judge, migliorando significativamente la qualità del clustering e la coerenza tra i gruppi rispetto ai baseline standard.
Questo studio di Design Science Research presenta lo sviluppo di RAIA, un artefatto di IA vincolato alla governance progettato per supportare le autorità regolatorie nazionali nelle revisioni di affidamento dei medicinali basate su evidenze, integrando la gestione sicura dei dati, la sintesi delle evidenze tracciabile e il processo decisionale supervisionato dall'uomo all'interno di un framework architettonico riutilizzabile.
Questo articolo propone un nuovo framework di rilevamento delle anomalie di rete che combina sottografi con attributi bilanciati multi-periodo con una rete Diffusion-HAN per affrontare efficacemente lo squilibrio dei dati e l'incertezza della classificazione, ottenendo miglioramenti significativi nel rilevamento di attacchi sconosciuti e nel punteggio F1 rispetto ai metodi allo stato dell'arte.
Questo articolo presenta un sistema modulare e orientato ai servizi che integra la visione artificiale, il deep learning e il rendering di avatar 3D per consentire una comunicazione bidirezionale efficace e quasi in tempo reale tra persone sorde e udenti utilizzando la lingua dei segni portoghese.
Questo articolo propone GhostV2-YOLO, una rete di rilevamento per UAV leggera e consapevole dell'hardware che integra l'attenzione DFC-Light, un modulo C2f_GhostV2 a collegamento completo e una Coordinate Attention strategica per ottenere un'elevata precisione e un'inferenza in tempo reale su NPU edge con risorse limitate, dimostrando al contempo una forte capacità di generalizzazione tra diversi dataset.
Questo articolo propone una metodologia basata sull'evidenza che utilizza la Teoria dell'Evidenza per identificare automaticamente i principali stakeholder aggregando raccomandazioni di salienza soggettive, gestendo efficacemente i conflitti per raggiungere un consenso che ottimizzi la prioritizzazione dei requisiti.
Questo studio affronta la mancanza di una guida specifica per il settore riguardante la collaborazione uomo-IA nel manifatturiero, sintetizzando la letteratura e le interviste agli esperti per proporre un framework di progettazione socio-tecnica raffinato, composto da otto dimensioni chiave che si allineano ai principi dell'IA incentrata sull'uomo e dell'Industria 5.0 per promuovere il benessere dei lavoratori, la resilienza e il lavoro di squadra efficace.
Questo articolo propone CFCO, un metodo di formazione di coalizioni collaborative volto alla massimizzazione del benessere sociale che unifica le modalità di calcolo locale, D2D e MEC per ottimizzare l'offloading dei task nel vehicular edge computing, dimostrando prestazioni superiori in termini di ritardo, equità ed efficienza rispetto ai baseline esistenti su dati di traiettoria reali.
Questo articolo propone un framework di apprendimento automatico ibrido che integra la Decomposizione Modale Variazionale per la decomposizione del segnale, l'Eliminazione Ricorsiva delle Caratteristiche per la selezione delle caratteristiche, SMOTE per il bilanciamento delle classi e un classificatore CatBoost–SVM per ottenere un sistema di classificazione della qualità dell'aria altamente accurato (98,5%) utilizzando i dati CPCB.