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O artigo apresenta o DiffSoil, um modelo de difusão condicional leve que gera dados sintéticos de alta qualidade sobre fertilidade do solo em diversos cenários climáticos para aumentar efetivamente conjuntos de dados escassos, melhorando significativamente a precisão de sistemas de recomendação de cultivos em regiões com escassez de dados e vulneráveis ao clima.
Este artigo propõe uma heurística de construção neural de duas fases que combina um modelo de aprendizado por reforço baseado em Transformer com um algoritmo de alocação customizado para resolver eficientemente Problemas de Roteamento de Veículos com Capacidade e Janelas de Tempo de múltiplos depósitos em larga escala para o escalonamento de solo de aeroportos, demonstrando desempenho superior sobre solvers existentes em dados reais de hubs aeroportuários.
Este artigo propõe um novo arcabouço neurosimbólico utilizando um operador de Projeção Probabilística Determinística e modelagem matemática avançada para eliminar alucinações e garantir uma tomada de decisão judicial transparente e juridicamente sólida, fundamentada no Código Penal Marroquino.
Este artigo apresenta o H2Profile, um framework híbrido de preservação de privacidade que combina criptografia homomórfica aproximada e computação multipartidária segura para permitir publicidade direcionada com alta utilidade e baixa latência, ao mesmo tempo em que limita a confidencialidade a um modelo de dois servidores semi-honestos.
Este artigo propõe uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para detectar anomalias em contratos de serviços de cibersegurança entre autoridades públicas e provedores privados, utilizando um estudo de caso para categorizar e analisar os atributos que sinalizam desvios das práticas jurídicas estabelecidas.
Este artigo propõe uma rede neural feed-forward de múltiplas saídas otimizada por Levenberg-Marquardt que alcança a previsão conjunta de carga de eletricidade e preços de mercado para o dia seguinte com alta precisão ao capturar efetivamente suas dependências não lineares, superando baselines convencionais e de aprendizagem profunda em conjuntos de dados padrão de redes inteligentes.
Este artigo introduz o conjunto de dados de referência UWRD-Person e propõe o RHyME-Net, uma nova rede que utiliza representações de profundidade relativa para alcançar a detecção de pessoas robusta em cenas de ângulo ultra-amplo ao abordar desafios como variação de escala e oclusão, minimizando simultaneamente a dependência de pistas de aparência RGB.
Este artigo propõe uma estrutura de otimização de backup adaptativa baseada em DRL para ambientes de edge-cloud que integra aprendizado de padrões impulsionado por Self-Organizing Map, recuperação preditiva baseada em LSTM-Transformer e gerenciamento baseado em confiança para otimizar dinamicamente as decisões de backup, alcançando alta confiabilidade, baixa latência e utilização eficiente de recursos.
O artigo propõe o MARCA, um framework multiagente que aborda os desafios da análise de causa raiz em sistemas distribuídos ao utilizar uma arquitetura de controlador-executor-votante para alcançar alta precisão e eficiência, reduzindo simultaneamente o uso de tokens e garantindo a privacidade dos dados.
Este artigo apresenta uma estrutura de ontologia e grafo de conhecimento com atribuição de fonte que digitaliza e valida sistematicamente as regras procedimentais contestadas das artes divinatórias chinesas (Qimen Dunjia e Meihua Yishu), estabelecendo um sistema de verificação orientado pela proveniência para preservar a camada documental auditável deste patrimônio imaterial.