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Este artigo demonstra que, no benchmark DataSense IIoT, as características do tráfego de rede sozinhas são quase suficientes para uma detecção de intrusão de alta precisão em quase todas as categorias de ataque, com a telemetria do dispositivo adicionando um valor mínimo, exceto para distinguir ataques de homem no meio (MITM).
Este artigo propõe uma estrutura consciente do grupo de proficiência que combina o agrupamento K-means guiado por atenção de características com uma etapa de alinhamento global para categorizar efetivamente as dificuldades de problemas de programação em plataformas de Online Judge, melhorando significativamente a qualidade do agrupamento e a consistência entre os grupos em comparação com as linhas de base padrão.
Este estudo de Design Science Research apresenta o desenvolvimento do RAIA, um artefato de IA vinculado à governança projetado para apoiar autoridades reguladoras nacionais em revisões de confiança de medicamentos baseadas em evidências, integrando o manuseio seguro de dados, a síntese de evidências rastreável e a tomada de decisão supervisionada por humanos dentro de uma estrutura arquitetônica reutilizável.
Este artigo propõe um novo framework de detecção de anomalias de rede que combina subgrafos de atributos balanceados multiperíodo com uma rede Diffusion-HAN para abordar eficazmente o desequilíbrio de dados e a incerteza de classificação, alcançando melhorias significativas na detecção de ataques desconhecidos e no F1-score em comparação com os métodos de última geração.
Este artigo apresenta um sistema modular e orientado a serviços que integra visão computacional, aprendizado profundo e renderização de avatar 3D para permitir uma comunicação bidirecional eficaz e quase em tempo real entre indivíduos surdos e ouvintes utilizando a Língua Brasileira de Sinais.
Este artigo propõe o GhostV2-YOLO, uma rede de detecção de UAV leve e consciente de hardware que integra a atenção DFC-Light, um módulo C2f_GhostV2 de link completo e a Atenção de Coordenadas estratégica para alcançar alta precisão e inferência em tempo real em NPUs de borda com recursos limitados, demonstrando simultaneamente uma forte generalização entre conjuntos de dados.
Este artigo propõe uma metodologia baseada em evidências utilizando a Teoria da Evidência para identificar automaticamente as principais partes interessadas ao agregar recomendações subjetivas de saliência, gerenciando efetivamente conflitos para alcançar um consenso que otimize a priorização de requisitos.
Este estudo aborda a falta de orientação específica para o domínio da colaboração humano-IA na manufatura ao sintetizar literatura e entrevistas com especialistas para propor um framework de design sociotécnico refinado, composto por oito dimensões principais que se alinham aos princípios da IA Centrada no Humano e da Indústria 5.0 para promover o bem-estar do trabalhador, a resiliência e o trabalho em equipe eficaz.
Este artigo propõe o CFCO, um método de formação de coalizão colaborativa de maximização de bem-estar social que unifica os modos de computação local, D2D e MEC para otimizar o descarregamento de tarefas em computação de borda veicular, demonstrando desempenho superior em atraso, equidade e eficiência em comparação com as linhas de base existentes em dados de trajetória do mundo real.
Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado de máquina híbrida que integra a Decomposição de Modo Variacional para decomposição de sinais, a Eliminação de Recursos Recursiva para seleção de recursos, o SMOTE para balanceamento de classes e um classificador CatBoost–SVM para alcançar um sistema de classificação de qualidade do ar altamente preciso (98,5%) usando dados do CPCB.