4092 artigos
Este artigo introduz a "distância de colapso", uma métrica de margem de segurança configurável para quantificar a proximidade de falhas de rede, e propõe o TCR-GIN, um framework de aprendizagem em grafos informado pela física que estima de forma eficiente e precisa esta métrica para permitir a gestão de segurança em tempo real e sinais de alerta precoce em diversas redes complexas.
Este artigo propõe o AVTF-Net, uma estrutura de aprendizagem profunda multimodal que integra um AlexNet modificado e um BERT ajustado com um mecanismo de fusão precoce e atenção para detectar eficazmente notícias falsas ao capturar inconsistências multimodais, alcançando um desempenho de estado da arte com 95,80% de precisão no conjunto de dados Fakeddit.
Este artigo propõe um pipeline de correção pós-OCR leve e eficiente em recursos, projetado especificamente para melhorar a precisão de documentos digitalizados em vietnamita ao abordar erros de acentuação por meio de uma combinação de pré-processamento de imagem, correção baseada em dicionário e restauração baseada em regras, oferecendo uma base prática para cenários de digitalização de baixos recursos.
Este estudo emprega uma estrutura centrada no candidato para demonstrar que a confiança é o preditor mais forte da intenção dos candidatos a emprego de utilizar sistemas de aquisição de talentos impulsionados por IA, mediando significativamente o impacto de preocupações éticas como equidade, transparência e privacidade no contexto indiano.
Este artigo apresenta uma metodologia de ajuste fino eficiente em recursos utilizando Adaptação de Baixo Rank (LoRA) e quantização para implantar com sucesso grandes modelos de Visão-Linguagem-Ação em plataformas robóticas acessíveis de nível de consumo, demonstrando um desempenho de manipulação eficaz no mundo real com dados limitados.
Este artigo apresenta uma estrutura de aprendizado profundo baseada em LSTM que utiliza transferência de aprendizado em características de fluxo de rede criptografadas para detectar ransomware sem a descriptografia de carga útil, demonstrando a necessidade crítica de ciclos de retreinamento de 12 a 18 meses para neutralizar o desvio temporal do modelo, ao mesmo tempo em que alcança alta precisão de detecção por meio de um sistema de ensemble baseado em confiança integrado ao Wazuh SIEM.
Esta revisão sistemática de literatura de 2020 a 2026 avalia o impacto da realidade virtual imersiva em diversos resultados educacionais, constatando que, embora a RV aumente significativamente o engajamento, a retenção e a compreensão conceitual, sua adoção generalizada é atualmente dificultada por barreiras como custo, cinetose (cybersickness) e treinamento insuficiente de professores, delineando, assim, um roteiro para pesquisas futuras em aprendizagem adaptativa, análise de dados e implementação ética.
Este artigo estabelece uma correspondência formal entre a dinâmica de redes de codificação preditiva e o cálculo do-calculus de Pearl, demonstrando, através de derivação teórica e validação empírica em benchmarks clínicos, que intervenções arquiteturais específicas permitem que estas redes realizem com precisão o raciocínio causal e superem modelos associativos padrão na estimativa de efeitos intervencionais.
Este artigo propõe o AI-Assisted Music Creation Framework (AAMCF), uma arquitetura conceitual de cinco camadas que utiliza correção de tom neural, harmonização generativa e feedback adaptativo para permitir que indivíduos com amusia criem e percebam música, ao mesmo tempo em que delineia seus fundamentos teóricos, métricas de avaliação e considerações éticas para futura validação empírica.
Este artigo introduz uma passagem de análise de pós-processamento de MLIR para o compilador snn-mlir que gera provas de latência de pior caso e certificados de segurança de memória verificáveis por máquina, permitindo, assim, a implantação de redes neurais de impulsos (spiking neural networks) em conformidade com a norma IEC 62304 Classe B para dispositivos médicos de borda de missão crítica, como detectores de convulsões.