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Este estudo com 72 participantes em ambiente de Realidade Mista conclui que, embora a resolução colaborativa de problemas seja desejada em tarefas complexas de análise de grafos visuais, a representação 3D por si só não é suficiente para gerar resultados superiores aos obtidos por pares nominais, destacando a importância de usar grupos nominais como referência para avaliar ambientes virtuais colaborativos.
O artigo apresenta o ReDON, uma nova arquitetura de processador óptico neural recorrente que supera as limitações de expressividade das redes ópticas tradicionais ao incorporar não linearidades auto-moduladas reconfiguráveis, resultando em ganhos significativos de precisão em tarefas de visão computacional com consumo energético mínimo.
O artigo apresenta o AnalogToBi, um framework que gera automaticamente topologias de circuitos analógicos em nível de dispositivo com alta validade e novidade, utilizando uma representação baseada em grafos bipartidos, decodificação guiada por gramática e tokens de controle funcional para superar as limitações de métodos anteriores.
O artigo apresenta o Scale-Plan, um framework escalável que utiliza raciocínio de modelos de linguagem (LLM) para filtrar informações irrelevantes e gerar representações de problemas compactas, permitindo um planejamento de tarefas eficiente e confiável para equipes heterogêneas de múltiplos robôs em ambientes complexos.
Este artigo apresenta um serviço de auditoria de camadas cruzadas e consciente de políticas que utiliza telemetria de terminal e sondas do lado do host para identificar e distinguir regimes de prioridade, limitação pós-cota e operação residencial na rede Starlink, baseando-se em assinaturas de throughput, RTT e uma razão interna de usuário sem necessidade de visibilidade do operador.
Este artigo apresenta um pipeline automatizado que utiliza Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para detectar e analisar as causas raiz de testes flutuantes em software quântico, expandindo um conjunto de dados existente e demonstrando que o modelo Google Gemini alcança alta precisão na classificação e identificação de falhas.
O artigo apresenta o DendroNN, uma rede neural centrada em dendritos que utiliza um mecanismo de detecção de sequências de pulsos e uma fase de reconfiguração sem gradientes para classificar dados baseados em eventos com alta eficiência energética, superando hardware neuromórfico atual em até quatro vezes na mesma tarefa de classificação de áudio.
O artigo propõe o benchmark MM-tau-p, que introduz 12 novas métricas para avaliar de forma holística e robusta a adaptação de personalidade e a resiliência multimodal de agentes LLM em cenários de controle dual, preenchendo lacunas nas avaliações atuais focadas apenas em chat textual.
O artigo apresenta o KV-Lock, uma abordagem livre de treinamento para modelos de difusão de vídeo baseados em DiT que otimiza a consistência de fundo e a qualidade do primeiro plano ajustando dinamicamente a fusão de chaves-valor (KVs) e a escala de orientação condicional (CFG) com base na detecção de alucinação.
O artigo apresenta o WVA, um plano de controle de otimização global co-projetado com o \texttt{llmd} que supera as limitações dos autoscalers tradicionais ao integrar o estado interno do servidor de inferência e a heterogeneidade de hardware, resultando em um aumento de 37% no rendimento efetivo, uma redução de 10 vezes nas falhas de requisição e menor consumo de energia.
Este estudo avalia experimentalmente um radar FMCW-MIMO de baixo custo para monitoramento não invasivo de sinais vitais, concluindo que, embora o sistema ofereça estimativas precisas de frequências respiratória e cardíaca médias em uma distância ótima de 70 cm, ele apresenta limitações significativas na captura de variações instantâneas e de alta resolução devido a trade-offs inerentes entre parâmetros de configuração e precisão.
Este estudo apresenta uma caracterização experimental abrangente das propriedades dielétricas de tecido de pele de porco utilizando espectroscopia no domínio do tempo na faixa de 0,1 a 11 THz, fornecendo dados essenciais para o modelamento de canais e o desenvolvimento de redes de nanossensores intra-corporais.
Este artigo desenvolve um modelo dielétrico abrangente para a pele humana nas faixas de frequências sub-terahertz e terahertz, integrando a teoria de relaxação multi-Debye com formulações de meio efetivo para prever com precisão as interações teciduais e fundamentar o desenvolvimento de novas técnicas de diagnóstico e imagem não invasivas.
Este estudo avalia um guia virtual baseado em modelos de linguagem de grande escala para pessoas cegas ou com baixa visão, revelando que, embora os participantes o tratem como uma ferramenta quando sozinhos, eles o adotam como um companheiro social em ambientes virtuais compartilhados, gerando recomendações de design para futuras implementações.
O PASS é um framework escalável para agrupamento k-means com restrições de paridade que otimiza um subconjunto de trabalho reduzido e fornece certificados de reparo verificáveis para restrições de não-ligação, permitindo soluções eficientes tanto em abordagens clássicas quanto quânticas.
O artigo apresenta o TimeSpot, um novo benchmark com 1.455 imagens reais de 80 países para avaliar a capacidade de modelos de visão e linguagem de inferir atributos geográficos e temporais, revelando que os modelos atuais têm desempenho insuficiente nessa tarefa e destacando a necessidade de novos métodos para um entendimento geo-temporal robusto.
Este artigo defende que a resiliência deve ser uma restrição de projeto *a priori* na integração de HPC e QPUs, propondo modelos quantitativos inspirados na engenharia civil para avaliar a confiabilidade, o valor do usuário e as relações custo-benefício em sistemas de computação híbrida clássica-quântica.
O artigo propõe o HGT-Scheduler, um framework de aprendizado por reforço que utiliza Transformers de Grafos Heterogêneos para modelar o Problema de Programação de Oficinas (JSSP) preservando a semântica distinta das arestas de precedência e contenção, demonstrando superioridade estatística sobre abordagens homogêneas em instâncias de benchmark como o FT06.
Este artigo apresenta uma sistematização abrangente do conhecimento sobre Identidades Digitais Soberanas (SSDI), identificando seis desafios principais que impedem sua adoção em escala, analisando a predominância de soluções baseadas em blockchain na literatura e catalogando aplicações reais para orientar pesquisas futuras e a transição de sistemas centralizados para modelos soberanos.
Este artigo apresenta um novo quadro robusto que utiliza a amplitude da resposta do canal para recuperar características ideais a partir de distorções causadas pela dessincronização de relógios em sensores sem fio bistáticos, permitindo medições de deslocamento com precisão na escala subcomprimento de onda e melhorando a acurácia em quase uma ordem de grandeza.