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Este artigo apresenta o BladeChain, um sistema baseado em blockchain que garante a rastreabilidade imutável e auditável das inspeções de pás de motores de aeronaves, integrando agendamento automatizado, proveniência de modelos de IA e registros criptográficos em uma rede de múltiplas partes interessadas para eliminar falhas manuais e prevenir adulterações.
O artigo apresenta o SP-CLIP, um framework leve que aprimora o reconhecimento de ações zero-shot ao utilizar prompts semânticos estruturados em múltiplos níveis de abstração para alinhar representações de vídeo com descrições textuais ricas, sem a necessidade de modificar os codificadores visuais ou aprender parâmetros adicionais.
Este artigo propõe um paradigma unificado de percepção-alinhamento-raciocínio para o Raciocínio Matemático Multimodal, sistematizando as abordagens atuais através de quatro questões fundamentais e destacando os desafios e direções futuras para superar as limitações na interpretação de diagramas, alinhamento de símbolos e verificação de passos intermediários.
Este artigo apresenta o Silicone Ethernet (SEth), uma solução sem fio que integra sensores de toque, comunicação e transferência de energia em um substrato de silicone condutor, permitindo que neurônios autônomos e sem bateria formam um sistema nervoso para robôs macios com baixo consumo de energia e capacidade de priorização de tráfego.
Este artigo apresenta a primeira análise sistemática da integração entre Gráficos de Ataque e Sistemas de Detecção de Intrusão, propondo um novo ciclo de vida formal que estabelece um loop de feedback contínuo para superar a falta de um framework unificado e aprimorar a detecção e resposta a ameaças.
Este artigo demonstra que os Modelos de Linguagem e Visão (LVLMs) aprendem representações visuais alinhadas à cognição humana, estabelecendo a correspondência neural com sinais de EEG como um benchmark biologicamente fundamentado para avaliar e melhorar esses modelos.
O artigo propõe uma abordagem de geração de imagens de CT a partir de texto que utiliza a recuperação de casos clínicos relacionados para fornecer orientação anatômica explícita via ControlNet, melhorando a fidelidade e a consistência clínica dos modelos generativos volumétricos sem depender de anotações de referência.
Este artigo apresenta um quadro de controle adaptativo para sistemas de Euler-Lagrange que garante o cumprimento de restrições de estado e entrada variantes no tempo, na presença de incertezas e perturbações, através da integração de uma função de Lyapunov de barreira variante no tempo com uma lei de controle saturada e uma condição de viabilidade verificável offline, cuja eficácia foi validada experimentalmente em um modelo de helicóptero de 2 graus de liberdade.
O artigo apresenta o HDR-NSFF, um novo paradigma que substitui a fusão tradicional de imagens 2D por uma modelagem espaço-temporal 4D contínua para reconstruir campos de radiância de alta faixa dinâmica a partir de vídeos monoculares com exposições alternadas, superando artefatos de fantasmas e garantindo consistência temporal em cenas dinâmicas.
Este estudo compara o desempenho humano e de IA no reconhecimento de ações em primeira pessoa, revelando que humanos dependem de pistas espaciais críticas e esparsas para identificar ações, enquanto os modelos atuais degradam-se de forma mais gradual, baseando-se excessivamente em contextos e características de baixo nível, o que evidencia uma divergência fundamental na robustez e nos mecanismos de reconhecimento entre ambos.
O artigo apresenta o CORE-Acu, um framework neuro-simbólico para suporte à decisão clínica em acupuntura que integra rastreamento de raciocínio estruturado e verificação de segurança baseada em grafos de conhecimento para garantir interpretabilidade e eliminar violações de segurança.
O artigo apresenta o EndoSERV, um sistema de navegação robótica endoluminal baseado em visão que supera desafios como deformação tecidual e falta de marcos distintivos, utilizando mapeamento segmentar e transferência real-virtual para estimar a odometria sem necessidade de rótulos de pose reais.
Este artigo demonstra que a decidibilidade da limitação do número de viradas em autômatos de pilha e de um contador é indecidível, estabelece uma troca não recursiva entre diferentes classes de autômatos com restrições de viradas e prova a existência de uma hierarquia infinita de complexidade baseada em funções sublineares do número de viradas.
O artigo propõe o modelo DS-DGA-GCN, uma nova rede de aprendizado em grafos que combina atenção dinâmica e pontuação de características de rede para detectar grupos de revisores falsos em cenários de dados esparsos, superando os métodos atuais com alta precisão em conjuntos de dados reais.
Este artigo de revisão analisa os esquemas de coordenação entre operadores de sistemas de transmissão e distribuição (TSO e DSO) no contexto da transição energética, avaliando suas classificações, desafios e eficácia na utilização da flexibilidade de recursos energéticos distribuídos para manter o equilíbrio do sistema e evitar congestionamentos.
O artigo apresenta o HIMoS, um framework de planejamento hierárquico multi-modal que permite a veículos subaquáticos autônomos realizar buscas e amostragem eficientes de corais em fundo marinho com altitude fixa, superando as limitações energéticas das estratégias tradicionais de cobertura exaustiva e das manobras verticais custosas.
O artigo apresenta o PRIME, um algoritmo de duas etapas que resolve eficientemente o problema de roteamento em grafos de tokens em blockchains, superando as soluções existentes como o Uniswap ao otimizar trocas de ativos com melhores preços e menor tempo de computação, tendo sido validado em ambientes de produção de fundos de hedge.
Este artigo investiga a complexidade computacional do problema de estender layouts de histórias com personagens fixos ao inserir novos participantes, minimizando o número local de cruzamentos, e demonstra que o problema é W[1]-duro quando parametrizado pelo número de inserções e personagens ativos, pertence à classe XP em relação ao número de personagens ativos e é FPT quando parametrizado pela soma dos personagens ativos e do número local de cruzamentos.
O artigo apresenta o ERASE, um benchmark em larga escala e alinhado com cenários reais para avaliar o aprendizado de máquina em sistemas de recomendação, demonstrando que, embora métodos aproximados possam igualar o re-treinamento em alguns casos, a robustez varia significativamente entre abordagens e arquiteturas, especialmente sob unlearning sequencial.
O artigo apresenta o PhaForce, uma política de aprendizado visuoforce baseada em agendamento de fases que combina um planejador lento e um corretor rápido para coordenar planejamento de alto nível e correções em tempo real, alcançando desempenho superior em tarefas de manipulação rica em contato.