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O artigo apresenta o ReTac-ACT, uma política de aprendizado por imitação que funde visão e tato através de mecanismos de atenção cruzada, um mecanismo de controle baseado em propriocepção e um objetivo de reconstrução tátil, alcançando desempenho superior em tarefas de montagem de precisão com oclusão visual e folgas industriais rigorosas.
O artigo apresenta o GeoAlignCLIP, um framework unificado que aprimora o alinhamento visão-linguagem em imagens de sensoriamento remoto através da aprendizagem de consistência multi-granular e do uso do novo conjunto de dados RSFG-100k, superando métodos existentes em tarefas complexas e de alta granularidade.
Este artigo apresenta uma análise de desempenho do frontend virtualizado XRootD do T2_BR_SPRACE, demonstrando que sua arquitetura heterogênea, configurada com algoritmos de controle de congestionamento avançados, alcançou uma taxa de transferência agregada de 51,3 Gb/s sob condições de produção intensas.
Este trabalho introduz o paradigma de Modelagem Linguística Panorâmica (PLM) e o conjunto de dados PanoVQA para cenas adversas, propondo uma abordagem unificada de raciocínio 360° que supera as limitações dos modelos de visão-linguagem tradicionais baseados em imagens de campo de visão estreito.
O artigo apresenta o BinaryAttention, um método inovador que utiliza atenção QK de 1 bit com operações de bits e um viés aprendível para acelerar significativamente os Transformers de visão e difusão, superando em velocidade o FlashAttention2 enquanto mantém ou melhora a precisão.
Este trabalho propõe um framework integrado de estimação e controle para robôs quadrúpedes de baixo custo, que utiliza apenas sensores proprioceptivos para gerar mapas de terreno, refinar a estimativa de estado e contato, e garantir locomoção segura através de funções de barreira de controle.
Este artigo propõe um modelo de teoria dos jogos para otimizar estratégias de defesa contra ameaças persistentes avançadas (APTs) em grafos de ataque, considerando a assimetria temporal e três regimes de informação distintos (Stackelberg, cego e baseado em crenças) para determinar a alocação ideal de sensores de detecção de intrusão.
Este artigo propõe uma abordagem de controle de cobertura para sistemas multi-robôs em ambientes não convexos com múltiplos obstáculos, utilizando um Gráfico de Voronoi Generalizado (GVG) dividido em fases de balanceamento de carga ponderado e cobertura colaborativa para otimizar a alocação de robôs e garantir a convergência do processo.
Este artigo apresenta um método baseado em programação genética para a descoberta simbólica de equações diferenciais estocásticas que otimiza conjuntamente as funções de deriva e difusão, permitindo a recuperação precisa de equações governantes e a modelagem interpretável de sistemas dinâmicos ruidosos.
Este artigo apresenta um currículo de engenharia de IA baseado em projetos que integra práticas ágeis e ferramentas de IA para preparar estudantes de engenharia de software, demonstrando por meio de um estudo de caso que essa abordagem integrada desenvolve competências práticas, embora exija adaptações no ensino e verificação oral para garantir a aprendizagem fundamental.
O artigo apresenta o Nemo, um novo sistema de cache para objetos pequenos em dispositivos flash que reduz a amplificação de escrita ao aumentar a probabilidade de colisão em hashes para melhorar a taxa de preenchimento dos conjuntos, enquanto utiliza um índice baseado em filtro de Bloom e rastreamento híbrido de popularidade para garantir alta eficiência de memória e baixa taxa de falhas.
O artigo apresenta o ParTY, um novo framework que melhora a síntese de movimentos humanos a partir de texto ao introduzir mecanismos de orientação por partes do corpo e alinhamento semântico, resolvendo o compromisso entre a expressividade de movimentos específicos e a coerência do corpo inteiro.
Este artigo propõe um método de classificação de imagens inspirado em saccades oculares que utiliza mapas de atenção do modelo DINO para focar o processamento em regiões relevantes, alcançando desempenho superior ou equivalente ao processamento completo da imagem e demonstrando a eficácia da atenção de Vision Transformers como guia para visão ativa biologicamente inspirada.
O artigo propõe um novo framework de super-resolução de MRI sem necessidade de dados pareados que utiliza uma representação explícita de Gaussianas adaptada à física do tecido e uma estratégia de renderização volumétrica baseada em física para alcançar reconstruções de alta qualidade e eficiência computacional.
O artigo apresenta o QDR, um framework de restauração de imagem otimizado para dispositivos de borda que utiliza destilação sem decodificador e reponderação dinâmica de magnitude para superar limitações de quantização, alcançando desempenho próximo ao de modelos em precisão de ponto flutuante com alta eficiência computacional.
O artigo apresenta o OTPL-VIO, um sistema de odometria visual-inercial estéreo robusto que utiliza descritores profundos livres de treinamento e correspondência baseada em transporte ótimo para associar linhas, superando limitações em cenas de baixa textura e mudanças bruscas de iluminação com maior precisão e estabilidade em tempo real.
Este estudo inicia a análise do grau de proporcionalidade no orçamento participativo, demonstrando teoricamente e validando experimentalmente que, embora o Método das Partes Iguais (MES) ofereça garantias axiomáticas mais fortes, ele e a Regra Sequencial de Phragmen apresentam o mesmo grau de proporcionalidade quantitativa.
O artigo apresenta o DiffWind, um framework diferenciável baseado em física que unifica a modelagem de interação vento-objeto, reconstrução a partir de vídeos e simulação avançada, utilizando métodos como MPM e LBM para recuperar campos de vento e dinâmicas de objetos deformáveis com alta precisão.
O artigo apresenta o VarSplat, um sistema de SLAM RGB-D baseado em 3D Gaussian Splatting que melhora a robustez e a precisão da reconstrução em cenas complexas ao aprender explicitamente a variância de aparência por gaussiana e gerar mapas de incerteza diferenciáveis para guiar o rastreamento e a otimização.
O artigo apresenta o FootMR, um método de refinamento de movimento dos pés que supera as limitações das abordagens atuais em captura de movimento humana monocular sem marcadores ao levantar sequências 2D para 3D utilizando dados de captura de movimento em larga escala, resultando em uma reconstrução de articulações dos pés significativamente mais precisa.