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Este artigo apresenta o ThinkCode, um framework de andaime mediado por IA que utiliza um paradigma de interação de Dica-Primeiro para combater o descarregamento cognitivo e a atrofia de habilidades no ensino de programação, ao impor a recordação ativa e o raciocínio passo a passo antes de revelar as soluções completas.
Este artigo propõe um sistema de detecção baseado em YOLOv8 melhorado e leve, potencializado com otimizações de múltiplos módulos para superar limitações existentes em precisão, desempenho em tempo real e compatibilidade com dispositivos de borda para a detecção de capacetes de ciclistas de bicicletas elétricas em cenários de tráfego complexos.
O artigo apresenta o Quantum Kernel Transformer (QKT), uma arquitetura híbrida que utiliza um circuito quântico parametrizado treinável como uma camada de incorporação não linear para alcançar um desempenho competitivo ou superior em diversas tarefas de classificação de alta dimensão nos domínios de texto, tabular, áudio e física, enquanto demonstra robustez contra instabilidade e identifica limitações específicas no processamento de imagens.
Este artigo apresenta o desenvolvimento e a validação preliminar do Cyber Risk Governance Maturity Model (CRGMM), um novo framework de Design Science que integra princípios de Zero Trust para avaliar e orientar a governança de riscos cibernéticos de plataformas de governo digital multiagência, conforme demonstrado através de sua aplicação ao sistema Sahel do Kuwait.
O artigo apresenta o CEDF-CS, uma estrutura de condensação de protótipos livre de vazamentos e balanceada por classe que comprime significativamente conjuntos de dados massivos de detecção de intrusão enquanto preserva as estruturas de ataques minoritários, permitindo que modelos de recursos eficientes alcancem desempenho igual ou superior ao treinamento com dados completos em benchmarks de IoT industrial e redes corporativas.
Este artigo propõe o Valuation Data Ledger (VDL), uma estrutura de blockchain permissionada que integra armazenamento híbrido, controle de acesso e incentivos por meio de tokens para unificar de forma segura dados fragmentados de avaliação imobiliária, demonstrando, por meio de avaliação sintética, que ele aumenta a precisão da avaliação automatizada, permite a detecção eficaz de fraudes e suporta o aprendizado colaborativo com preservação de privacidade.
Este artigo apresenta o Mixed Neural Rendering (MiNeR), um pipeline de Realidade Mista interativo utilizando o HoloLens 2 que integra captura em tempo real, inspeção in-situ e segmentação baseada em comandos para superar as limitações tradicionais de aquisição e permitir uma reconstrução neural 3D robusta e centrada em objetos.
O HashGuard-FL é um novo framework de aprendizado federado que integra um discriminador GAN baseado em hash treinável para detecção de ataques multiclasse e de granularidade fina com uma camada de auditoria pós-quântica usando assinaturas SHAKE-256 e CRYSTALS-Dilithium para garantir integridade à prova de violação e resistente ao quantum através de diversos benchmarks.
Este artigo diagnostica a severa lacuna de desempenho na detecção de caracteres de ossos oraculares causada pela distribuição de classes de cauda extremamente longa e propõe o FAR-YOLO, um baseline desacoplado que melhora significativamente a precisão do reconhecimento de poucos disparos através de amostragem consciente de frequência e aumento preservador de morfologia sem comprometer o desempenho geral de localização.
Este artigo propõe o DP-DCGAN, uma Rede Adversária Generativa Convolucional Profunda aprimorada por privacidade diferencial que emprega o corte de gradiente adaptativo e a injeção de ruído para alcançar um equilíbrio superior entre a proteção de privacidade e a síntese de imagens de alta qualidade em conjuntos de dados padrão.