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Este artigo apresenta o Semperf, um framework assistido por LLM que constrói matrizes de perfil de rank e agrupa processos para permitir o diagnóstico de desempenho e a identificação de gargalos de forma escalável e automatizada para aplicações de HPC paralelas de escala extrema.
Este artigo apresenta o HQNNDL, uma estrutura híbrida de aprendizado profundo quântico-clássico que utiliza um backbone ResNet-18 congelado e um circuito quântico variacional de 8 qubits para classificar imagens de OCT em quatro categorias, alcançando 79,0% de acurácia em um conjunto de dados substituto derivado do Kermany OCT2017, ao mesmo tempo em que reconhece a necessidade de estudos de ablação adicionais e validação clínica para confirmar sua eficácia na detecção de Coriorretinopatia Serosa Central.
Este artigo propõe um framework de enriquecimento de contexto progressivo que aumenta a confiabilidade de Grandes Modelos de Linguagem na geração de formulações de Programação Linear Inteira Mista para o escalonamento da produção de minas a céu aberto ao aumentar sistematicamente os prompts com dados de simulador e anotações de código, revelando que, embora o código do simulador melhore a precisão do objetivo, o código anotado é superior para garantir a viabilidade das restrições.
Este artigo apresenta um pipeline de segmentação impulsionado por IA para documentos físico-matemáticos manuscritos que utiliza splines quadráticas de preservação de forma para modelar linhas de base oscilatórias e gerar máscaras de corte adaptativas à curvatura, aumentando assim a precisão da detecção e a reconstrução estrutural para tarefas de OCR subsequentes.
Este estudo propõe um framework de aprendizado de poucos disparos baseado em métricas, especificamente utilizando Redes Prototípicas, para permitir o registro eficiente e computacionalmente leve de vocabulários definidos pelo usuário em interfaces de fala silenciosa baseadas em EMG sem a necessidade de retreinamento repetido do modelo.
Este artigo relata uma demonstração validada de forma independente de que um motor proprietário pode sintetizar corretamente ligações médicas estruturais através de múltiplas fontes ao trazer à tona nove conexões verificadas da literatura externa e provar a seletividade por meio de um controle de discriminação, estabelecendo uma base confiável para futuras descobertas computacionais sem alucinação.
Este artigo estabelece um arcabouço teórico unificado para Mixture-of-Experts (MoE) que identifica o alinhamento de gradiente entre especialistas como a causa raiz do colapso de especialistas, introduz a Hipótese do Caminho de Gradiente e diagnósticos de número de Reynolds para caracterizar essas dinâmias, e demonstra que o isolamento do espaço de saída arquitetural via roteamento de mosaico de azulejos (Mosaic Tile) elimina efetivamente o esquecimento catastrófico e o colapso de especialistas em tarefas de visão e linguagem.
Este artigo propõe uma arquitetura CNN personalizada de alto desempenho que alcança uma acurácia perfeita de 100% e desempenho de estado da arte no conjunto de dados NEU-CLS para a classificação de seis tipos de defeitos superficiais em aço, demonstrando a superioridade de designs específicos para tarefas sobre modelos de propósito geral no controle de qualidade industrial.
Este artigo apresenta um estudo piloto do Centro de Pesquisa e Educação Computacional (CCRE), uma iniciativa de treinamento na África que guiou com sucesso uma pequena coorte de pesquisadores em início de carreira através de um percurso estruturado e mentorado para desenvolver habilidades de computação de alto desempenho, apesar de significativos obstáculos de infraestrutura e mentoria.
O artigo apresenta o InVAER, um novo framework de IA que combina otimização adaptativa de hiperparâmetros e validação espaço-temporal de múltiplas pistas para alcançar detecção de acidentes em tempo real e de alta precisão com coordenação de emergência geoespacial automatizada, reduzindo significativamente falsos positivos e atrasos de resposta em dispositivos de borda.