3641 artigos
Este artigo apresenta o ThyroNet, um modelo híbrido de aprendizado profundo que combina camadas CNN, BiLSTM e DNN, o qual alcança alta precisão (94,81% de acurácia de teste) na previsão da recorrência do câncer de tireoide ao analisar eficazmente características clínicas e patológicas para apoiar o planejamento de tratamento personalizado.
Esta revisão crítica mapeia a maturidade dos métodos de IA ao longo do pipeline de desenvolvimento de sensores, distinguindo entre capacidades comercialmente implementadas em áreas como calibração e triagem de materiais versus alegações amplamente projetadas de compressão do ciclo de vida de ponta a ponta, enquanto identifica lacunas de dados fundamentais e condições para validação futura.
Este artigo demonstra que para a Análise de Sentimento Baseada em Aspectos cross-domain baseada em Mamba, o simples pooling do último token combinado com a adaptação de pseudo-rótulos é mais eficaz do que métodos de agregação sofisticados ou estratégias de pooling complexas, apesar das atuais ineficiências de implementação em comparação ao BERT.
Este estudo demonstra que o aprimoramento da detecção de fábricas de artigos baseada em aprendizado de máquina na pesquisa de câncer, ao integrar dados de texto completo, citações e imagens com informações de título e resumo, melhora significativamente a precisão do modelo, alcançando até 98,2% na validação interna e 96,4% na validação externa.
Este artigo demonstra que, embora a abstenção consciente de conflitos na verificação de afirmações do FEVER forneça uma justificativa interpretável para a retenção de respostas, ela falha em melhorar a precisão seletiva em relação ao ranking baseado em confiança padrão em níveis de cobertura correspondentes e apresenta um desempenho insatisfatório quando aplicada a evidências científicas.
Este artigo apresenta o SciFilter, um sistema de acesso aberto, orientado por metadados, que automatiza a triagem escalável de fontes de publicações acadêmicas ao alinhar dados bibliográficos com registros nacionais como o JUFO e o Registro Norueguês, alcançando alta precisão (precisão 0,95, revocação 0,96) e confiabilidade (Kappa de Fleiss 0,94) em relação a referências curadas por humanos.
O PaperAtlas é um atlas de código aberto, construído automaticamente a partir de 6,4 milhões de artigos de acesso aberto que identifica e agrupa métodos computacionais e softwares, revelando que uma parte significativa desses recursos está atualmente ausente de registros curados existentes.
Este artigo aborda o vazamento de dados pervasivo em benchmarks N-BaIoT causado por divisões aleatórias ao nível de linha, introduzindo um protocolo de avaliação formal de blocos disjuntos e um empilhamento de diversidade, demonstrando que, enquanto modelos lineares padrão colapsam sob restrições temporais rigorosas, árvores de boosting de gradiente e ensembles cuidadosamente construídos alcançam uma classificação de botnets multiclasse robusta com explicações teoricamente fundamentadas para sua dinâmica de desempenho.
Este artigo apresenta uma revisão baseada em frameworks de ecossistemas de UAV habilitados por IA que introduz três modelos analíticos para sintetizar pesquisas fragmentadas sobre autonomia, comunicação e energia, identificando, por fim, padrões de projeto e direções futuras em diversos setores de aplicação.
Este artigo propõe uma estrutura de criptografia de imagem robusta e eficiente que integra a Transformada de Fourier Fracionária, a decomposição de Hessenberg e mapas caóticos híbridos dentro de um processo de confusão-difusão de três estágios para alcançar alta segurança contra vários ataques, mantendo simultaneamente baixa complexidade computacional.