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O artigo apresenta o CXS-YOLO, um detector multiescala leve baseado no YOLO11n que integra módulos especializados para realce de contraste, robustez à iluminação e preservação de escala para alcançar a detecção de alta precisão de ninhos de pássaros com complexidade computacional significativamente reduzida para inspeções de linhas de transmissão aérea baseadas em UAVs.
Este artigo introduz um método de controle de variável dupla livre de ajuste que permite aos usuários especificar um número exato de primitivas alvo para cenas de 3D Gaussian Splatting, superando os subajustes irrecuperáveis da poda baseada em máscara existente para entregar tamanhos de modelo consistentes através de diversas cenas sem comprometer a qualidade de renderização.
Este artigo propõe uma estrutura de estabilidade de múltiplas perturbações que quantifica a robustez da estrutura de comunidade por meio de uma pontuação composta derivada de perturbações de arestas e nós, validada contra um modelo nulo de preservação de grau para demonstrar seu papel complementar à modularidade na avaliação da estabilidade de redes.
Este artigo propõe uma abordagem inovadora para detectar *code smells* orientados a objetos ao modelar componentes de software e suas interações como redes sociais e aplicar métricas de Análise de Redes Sociais (SNA) a quatro projetos Java de código aberto para descobrir falhas de design ocultas.
Este artigo propõe o MAF-LSTM, uma estrutura de previsão LSTM multiescala com fusão de características baseada em atenção e pontuação de distância de Mahalanobis, que detecta eficazmente anomalias em dados de monitoramento multivariados ao capturar dependências temporais em várias escalas e superar as linhas de base existentes em múltiplos conjuntos de dados de referência.
Este artigo apresenta o StakeSight, um sistema interativo que utiliza Modelos de Linguagem de Grande Escala Multimodais e um pipeline de Geração Aumentada por Recuperação treinado em milhares de narrativas urbanas para simular diversas perspectivas de partes interessadas, apoiando, assim, um design urbano inicial mais inclusivo e eficiente.
Este artigo propõe e avalia um novo framework multimodal impulsionado por IA explicável que integra diversas fontes de evidências forenses para aumentar a precisão, interpretabilidade e responsabilidade da identificação de pessoas desaparecidas a longo prazo em comparação com os métodos tradicionais de fonte única.
Este artigo introduz um método de fusão de múltiplas evidências calibrado, incorporando uma nova pontuação de junção de modelo de linguagem, para classificar objetivamente vizinhos candidatos para o remontagem de fragmentos de tiras de bambu de Chu, superando significativamente o acaso em textos contínuos ao demonstrar que a ordenação completa ainda requer numeração física.
Esta pesquisa propõe uma estrutura de segurança biométrica híbrida que integra a Distribuição de Chaves Quânticas para comunicação segura e Redes Neurais Quânticas com técnicas de computação suave para análise de características aprimorada, alcançando 99,5% de precisão de reconhecimento com baixas taxas de erro, ao mesmo tempo em que demonstra escalabilidade e robustez contra condições adversas.
Este artigo propõe o PsyMIND, um framework interpretável para a predição precoce da intenção de travessia de pedestres que integra representações de movimento semânticas informadas pela psicologia, pistas contextuais e modelagem de interação cognitiva para aumentar a segurança e a confiabilidade das decisões de direção autônoma.