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Este artigo propõe um novo framework híbrido para detecção de spam em SMS que integra a tomada de decisão multicritério para seleção de características, SMOTE para lidar com o desequilíbrio de classes e um classificador de ensemble baseado em Stacking para alcançar desempenho superior em precisão, F1-score e AUC em conjuntos de dados de referência.
Este artigo propõe o Federated Proximal Policy Optimization (FedPPO), uma abordagem de aprendizado federado preservadora de privacidade que permite a evasão de colisões multi-robô eficiente e adaptável em sistemas homogêneos e heterogêneos ao agregar parâmetros de modelos treinados localmente para superar as limitações de métodos de política independentes e compartilhados.
O OntoCacheRAG é um framework orientado por ontologia que resolve o compromisso entre correção e eficiência em sistemas de Geração Aumentada por Recuperação aumentados por Grafos de Conhecimento ao empregar raciocínio consciente de subsumção para realizar a invalidação de cache seletiva e detalhada, eliminando assim a necessidade de uma limpeza total de cache dispendiosa enquanto garante o frescor semântico.
Este artigo apresenta o benchmark ICCB-Pilot para avaliar LLMs de fronteira na interpretação estatutária indiana, revelando que, embora os modelos possam frequentemente prever resultados jurídicos corretos, eles falham em identificar e aplicar corretamente os cânones de construção subjacentes, sugerindo que seu raciocínio baseia-se em correspondência de padrões superficiais em vez de uma compreensão jurisprudencial genuína.
Este artigo apresenta um agente multimodal ajustado ao domínio, construído sobre um modelo LLaMA4-Scout com ajuste fino e um módulo de análise de imagem especializado, projetado para aprimorar a previsão meteorológica operacional no National Centre for Medium Range Weather Forecasting (NCMRWF ao integrar textos meteorológicos, relatórios técnicos e dados visuais em um assistente inteligente abrangente.
Esta análise bibliométrica de quase 3 milhões de artigos biomédicos de acesso aberto revela um aumento significativo pós-2022 na terminologia associada a LLMs, indicando a rápida adoção de ferramentas de IA generativa e destacando a necessidade urgente de transparência e métodos de detecção para preservar a integridade científica.
Este artigo propõe um framework de edição de caminho consciente de classificação e direcionado ao DSIS baseado na Teoria da Onda de Rede que otimiza rotas multi-salto sem fio ao substituir, inserir ou deletar repetidores estrategicamente para minimizar o espaçamento de interferência e melhorar o throughput ou o atraso, enquanto adere a rigorosas restrições de recursos e estruturais.
Este estudo propõe uma estrutura multimodal explicável que integra diversos dados comportamentais e psicológicos com um mecanismo de atenção dupla e XGBoost para prever dinamicamente os riscos de vício em vídeos curtos na adolescência e seus impactos negativos no sono, nos estudos, nas emoções e na adaptação social.
Este estudo utiliza dados de pesquisas em larga escala de pesquisadores chineses para estender a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia com aprendizado de máquina, identificando três perfis distintos de usuários de IA Generativa — "Exploradores Pioneiros", "Usuários de Coping Pragmático" e "Usuários Alienados" — que revelam como o prestígio acadêmico, as pressões institucionais e as preocupações éticas moldam padrões de adoção divergentes no contexto da IA para a Ciência.
Este estudo demonstra que rumores e não-rumores exibem estruturas de propagação inicial distintas, caracterizadas por cavidades topológicas de mesoescala mais fortes e comportamentos de fusão de clusters divergentes, os quais podem ser efetivamente identificados usando homologia persistente em nuvens de pontos 3D para melhorar a precisão da previsão.