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Este artigo apresenta o HMFuzzer, um framework de fuzzing cooperativo multiagente que aprimora a descoberta de vulnerabilidades na API do HarmonyOS ao alavancar a recuperação de código Android, interpretação de documentos multimodais, aprendizado por reforço para otimização de prompts e análise automatizada de falhas para superar a escassez e a baixa qualidade da documentação existente do ecossistema.
Este artigo apresenta o WhispiTree, um sistema de IA conversacional multissensorial fundamentado na metáfora do "buraco do árvore" e nos princípios da TCC que, por meio de um ensaio controlado randomizado de nove semanas, demonstrou eficácia significativa na redução da ansiedade e da depressão entre estudantes universitários, oferecendo, ao mesmo tempo, acessibilidade, privacidade e feedback em tempo real superiores em comparação ao aconselhamento tradicional.
Este artigo apresenta um pipeline sistemático para reconhecimento facial com máscara robusto que combina um detector YOLOv8 ajustado com o recorte da parte superior do rosto guiado por marcos, demonstrando através de benchmarking extensivo que esta otimização de múltiplos estágios supera significativamente abordagens de modelo único, particularmente ao utilizar FaceNet com similaridade de cosseno.
Este artigo propõe e avalia duas abordagens de Programação Linear Inteira (ILP) para orquestrar os ciclos de ativação e carregamento de sensores energeticamente neutros para garantir a cobertura temporal e espacial contínua em redes de monitoramento ao ar livre, analisando as compensações entre complexidade de implementação, tempo de resolução e otimalidade da solução.
Este artigo propõe o Dynamic Explainable Framework (DEF), um pipeline de três estágios que integra Transformers de séries temporais, Redes Convolucionais de Grafos e técnicas de explicabilidade pós-hoc para alcançar detecção de intrusão de alta precisão, reduzir significativamente a fadiga de alertas dos analistas ao priorizar incidentes críticos e fornecer justificativas transparentes e em tempo quase real para ambientes de Centros de Operações de Segurança.
Este artigo propõe o SPQ-DETR, um detector baseado em transformer que aprimora a detecção de minúsculos UAVs de longo alcance ao integrar a preservação de características de alta resolução, consultas guiadas por conhecimento prévio inicializadas a partir de tokens do codificador e supervisão geométrica consciente de forma para melhorar significativamente a precisão e a revocação em conjuntos de dados desafiadores.
Este artigo introduz o \methodfull, um framework de autoaperfeiçoamento orientado por simulação que gera, verifica e repara iterativamente netlists de circuitos usando Otimização de Preferência Pareto-Verificada e Otimização de Política de Proximidade Segura para alcançar o design de circuitos de ponto de especificação multi-objetivo de alta precisão através de diversas famílias analógicas.
Este artigo propõe um sistema de identificação biométrica robusto baseado em EEG que converte sinais de 64 canais em assinaturas neurais latentes 2D por meio de escalogramas de wavelet e um autoencoder convolucional, classificando então os indivíduos usando uma ResNet personalizada para alcançar 99,1% de precisão no conjunto de dados PhysioNet Motor Imagery.
Este artigo propõe duas modificações arquiteturais baseadas em Computação de Reservatório que substituem a tradicional e computacionalmente complexa extração de características MFCC por convoluções eficientes no domínio do tempo, alcançando um desempenho superior em tarefas de reconhecimento de fala através de um conjunto de múltiplos reservatórios descentralizados ou de uma abordagem de forma de onda composta única.
Este estudo utiliza métodos de correlação reversa para demonstrar que LLMs multimodais como ChatGPT e Gemini geram imagens faciais "personificadas" estáveis, autorreconhecentes e de valência positiva, fornecendo evidências preliminares de que esses modelos podem possuir representações internas de sua identidade funcional.