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Este artigo apresenta um novo quadro geral que estende a compilação de conhecimento em d-DNNF para o nível de SMT, permitindo consultas polinomiais em qualquer teoria através da combinação de fórmulas SMT com lemas teóricos pré-computados antes da compilação proposicional.
Este artigo apresenta um modelo de ponta para sistemas integrados de defesa aérea que utiliza agentes baseados na arquitetura BDI e raciocínio de planos de metanível para automatizar decisões de comando e controle, como detecção, avaliação de ameaças e alocação de armas, sem necessidade de intervenção manual.
Este artigo analisa um modelo de equilíbrio de usuários racionais em redes sociais que decidem compartilhar notícias com base em sinais privados e em amostras de histórias virais, demonstrando que, embora a exposição a conteúdo viral possa melhorar a agregação de informações, também pode gerar e perpetuar estados estacionários de crenças errôneas compartilhadas massivamente, o que impõe desafios críticos para o design de plataformas.
Este artigo propõe um novo método de aprendizado estatístico para leilões de múltiplos itens que utiliza intervalos de credibilidade para reduzir custos de implementação, mantendo a justiça e a compatibilidade de incentivos com alta probabilidade enquanto maximiza a receita.
Este artigo propõe um método de adaptação de domínio para alvos mistos que supera as limitações atuais ao alinhar mutuamente as distribuições categóricas condicionais e os classificadores, alcançando desempenho superior mesmo na ausência de rótulos de domínio e sob desequilíbrio na distribuição de classes.
Este artigo demonstra que as escolhas metodológicas em auditorias do sistema de recomendação do YouTube impactam significativamente a precisão das inferências sobre vieses algorítmicos, oferecendo diretrizes para equilibrar custos e acurácia na coleta de dados.
Este artigo demonstra que, embora encontrar o maior emparelhamento crítico e relaxadamente estável em cenários muitos-para-muitos com empates e cotas seja NP-difícil, é possível obter uma aproximação de 2/3 para esse problema em tempo polinomial.
O artigo apresenta o altiro3D, uma biblioteca gratuita que gera experiências 3D realistas e síntese de novas visualizações a partir de uma única imagem ou vídeo plano, utilizando estimativa de profundidade, técnicas de inpainting e um algoritmo rápido para projeção 3D, permitindo a exibição em telas LCD de visão livre.
Esta pesquisa de revisão examina a aplicação da teoria da utilidade na modelagem cognitiva de sistemas robóticos, analisando a evolução desde arquiteturas comportamentais até sistemas de valor em agentes individuais e multiagentes, e propõe direções futuras e problemas em aberto para o desenvolvimento de interações robóticas estáveis e confiáveis.
Este artigo apresenta um modelo analítico de camada MAC para a taxa de recepção de pacotes no modo 2 de sidelink do NR, que explicitamente considera colisões específicas do agendamento persistente semiconstante (SPS) e é validado via simulações ns-3, fornecendo diretrizes para otimizar a confiabilidade em comunicações 6G.
Este artigo investiga a complexidade computacional do problema de reconfiguração de conjuntos dominantes de distância- sob as regras de deslizamento e salto de tokens, estabelecendo uma dicotomia de complexidade ao demonstrar que o problema é tratável em tempo polinomial para grafos divididos quando , enquanto permanece PSPACE-completo para outras classes de grafos como planares, bipartidos e cordais.
Este artigo propõe um algoritmo baseado em loops para o agendamento e roteamento online e sem conflitos de veículos guiados automáticos (AGVs) em grafos de loop, demonstrando experimentalmente que ele supera ou iguala o desempenho de outros métodos com menor tempo de computação.
Este artigo apresenta o PD-REAL, um novo conjunto de dados em larga escala para detecção de anomalias 3D baseado em modelos de Play-Doh, e propõe um método de destilação hierárquica multiescala que integra informações RGB e de profundidade para superar as limitações das abordagens unimodais e melhorar a precisão na detecção de anomalias.
O artigo propõe a CA-Jaccard, uma nova métrica de distância para re-identificação de pessoas que mitiga o impacto negativo da variação de câmeras na confiabilidade da distância Jaccard ao introduzir vizinhos k-recíprocos e expansão de consulta local sensíveis às câmeras para melhorar a seleção de vizinhos relevantes.
Este artigo propõe um algoritmo para otimizar a associação de usuários e a alocação de recursos em comunicações semânticas adaptativas, permitindo a seleção dinâmica de esquemas de transceiver baseados em redes neurais para atender à heterogeneidade dos dispositivos e maximizar a utilidade do sistema sob restrições de energia e latência.
Este estudo analisa os desafios de reestruturar práticas de moderação baseadas em comunidades, como na Wikipedia, revelando que novas tecnologias podem falhar ao conflitar com normas sociais existentes e criar custos significativos devido à complexa relação entre plataformas e comunidades autogovernadas.
O artigo apresenta o DivCon, uma abordagem de "dividir e conquistar" que melhora a geração de imagens a partir de texto ao decompor a tarefa em etapas de raciocínio e planejamento visual, permitindo que modelos de linguagem leves superem métodos anteriores na precisão espacial e na qualidade perceptual de cenas complexas.
Esta pesquisa oferece uma revisão abrangente e um benchmark das tecnologias de geração e detecção de deepfakes, analisando métodos de ponta, conjuntos de dados, métricas e desafios futuros em subáreas como troca de rostos, reencenação e edição de atributos faciais.
Este trabalho apresenta um novo método de amostragem com reposição para fluxos de dados que, em uma única passagem sobre uma população de tamanho desconhecido, gera uma amostra ponderada representativa e pronta para uso, com correção e eficiência formalmente provadas e validadas experimentalmente.
Este artigo propõe três novos conjuntos de teste desafiadores e de alta qualidade (Hadrian, Eclipse e ND-Twins) para avaliar a robustez de algoritmos de reconhecimento facial em variações de atributos e semelhanças entre indivíduos, superando a necessidade de reduzir artificialmente a qualidade das imagens para obter dificuldades comparáveis às existentes.