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O artigo propõe o EGDIS, um método de esteganografia de imagens de documentos guiado por bordas que utiliza um algoritmo Canny adaptativo e uma Rede de Fusão de Atenção Cruzada baseada em Transformer para integrar características de borda com imagens brutas e mensagens secretas, alcançando, assim, um desempenho de incorporação e qualidade visual superiores em conjuntos de dados padrão.
Este artigo propõe um método de tomada de decisão para desvio de colisões autônomo para Veículos de Superfície Não Tripulados (USVs) que integra a percepção visual de UAV com um algoritmo Dueling Double Deep Q-Network aprimorado por Prioritized Experience Replay (PD3QN) e uma função de recompensa em conformidade com o COLREGs para alcançar uma navegação segura, eficiente e adaptável.
Este artigo apresenta uma estrutura computacional interpretável que aproveita dados táteis multissensoriais, particularmente pistas térmicas e de conformidade provenientes de interações de pressão, estáticas e de deslizamento, para modelar eficazmente a percepção de materiais humanos e aprimorar o reconhecimento tátil robótico.
Este artigo apresenta um conjunto de dados búlgaro anotado manualmente para avaliar a detecção de viés, revelando uma alta concordância entre anotadores humanos, mas uma divergência significativa entre humanos e grandes modelos de linguagem, ao mesmo tempo em que demonstra que o uso de comandos em língua búlgara melhora o alinhamento dos modelos com os julgamentos humanos.
Este artigo propõe um modelo baseado em Informer aprimorado, incorporando um algoritmo de denoise dinâmico baseado em desvio padrão e um mecanismo de amostragem adaptativa consciente da volatilidade para aumentar a precisão e a estabilidade das previsões de custos empresariais, demonstrando desempenho superior em relação aos métodos existentes tanto em conjuntos de dados empresariais quanto de referência.
Este artigo introduz o CLEM, um framework de qualidade de software centrado no comportamento que mede a absorção de mudanças estruturais por meio de heurísticas de controle de versão para classificar atividades de desenvolvimento e gerar métricas neutras ou ponderadas pelo contexto, demonstrando sua capacidade de distinguir padrões estruturais através de diversos repositórios ao mesmo tempo em que mostra uma correlação limitada com a previsão de defeitos.
Este estudo propõe um framework baseado em IA que integra embeddings semânticos derivados do RoBERTa com características linguísticas elaboradas manualmente para superar significativamente os métodos convencionais na avaliação de legibilidade de textos em inglês, alcançando alta precisão (R² = 0,9908) no conjunto de dados CLEAR.
Este estudo emprega uma abordagem de ciência do design para desenvolver e validar artefatos semiautomáticos que combinam mineração de texto, um dicionário especializado e prompts de IA generativa, os quais aumentam significativamente a eficiência e a escalabilidade da extração e codificação de dados de sustentabilidade digital de fontes textuais, mantendo uma alta concordância com a codificação manual por especialistas.
Este artigo audita modelos de linguagem de grande escala jurídicos quanto ao viés de gênero nos cálculos de indenização por demissão sem justa causa na China, revelando que a instabilidade contrafactual, em vez do viés direcional, é o principal modo de falha, e propõe dois remédios eficazes — Calibração Simétrica Contrafactual e Ajuste Fino com Restrição de Equidade — para mitigar esses erros ao abordar o conhecimento ausente de fórmulas.
Este artigo introduz o C3, um prior de visão-linguagem com portão de disparidade que combina distâncias relatadas por VLMs com a triangulação de linha de base unitária de uma âncora semântica rastreada para alcançar a recuperação parcial de escala métrica em odometria visual monocular, demonstrando desempenho superior em relação a outros priors sem verdade de campo em sequências KITTI, ao mesmo tempo em que destaca condições específicas para confiabilidade.