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Este estudo demonstra que falhas de robôs do tipo "erro" (como pegar ou colocar objetos incorretos) são menos prejudiciais à confiabilidade percebida do que falhas físicas ou de congelamento, e que sucessos subsequentes são suficientes para recuperar a confiança dos usuários sem necessidade de reparos sociais explícitos.
Este artigo fecha a lacuna de complexidade deixada por trabalhos anteriores ao provar, sob a hipótese ETH, que a dependência duplamente exponencial no número de variáveis existenciais é ótima para QBFs em CNF de aridade limitada, enquanto demonstra que o caso restrito de dois blocos de quantificadores (-QBF) admite um algoritmo quase ótimo com complexidade significativamente reduzida.
Este artigo apresenta um sistema inteligente de alocação de vagas de estacionamento baseado em visão computacional e o modelo YOLOv8, que utiliza mapeamento de perspectiva inversa para integrar múltiplas câmeras, simular um ambiente 3D e guiar os usuários de forma eficiente e econômica.
O artigo apresenta o HeteroFedSyn, o primeiro framework de síntese de dados tabulares com privacidade diferencial projetado especificamente para ambientes federados heterogêneos, que utiliza métricas de dependência otimizadas e estratégias de seleção adaptativa para gerar dados sintéticos de alta utilidade sem violar a privacidade dos participantes.
O artigo apresenta o NaviNote, um sistema que combina localização de alta precisão baseada em visão e uma arquitetura agencial para permitir que pessoas cegas ou com baixa visão criem anotações espaciais in-situ e naveguem com maior eficácia, superando as limitações de precisão dos sistemas GPS comerciais.
Um estudo experimental revela que o impacto dos modelos de linguagem grandes (LLMs) no pensamento crítico sob pressão temporal é reverso: o acesso antecipado ou contínuo melhora o desempenho quando o tempo é insuficiente, mas o prejudica quando há tempo suficiente, enquanto o acesso tardio ou inexistente apresenta o padrão oposto.
O artigo apresenta o HECTOR, um pipeline de geração de vídeo que permite controle composicional fino e híbrido, possibilitando a síntese de cenas dinâmicas com alta fidelidade e manipulação explícita de trajetórias, escalas e velocidades de objetos distintos a partir de referências estáticas e dinâmicas.
O artigo apresenta o deZent, uma implementação descentralizada de z-anonimato que utiliza estruturas de contagem estocástica e soma segura para coordenar a anonimização de dados em redes de sensores, reduzindo a dependência de uma entidade central e o custo de comunicação sem comprometer a eficiência do sistema.
Este artigo propõe uma abordagem inovadora chamada Adaptive SINDy, que integra a identificação de sistemas não lineares esparsos (SINDy) com controle adaptativo de mínimos quadrados recursivos (RLS) para rejeitar perturbações de vento em UAVs, demonstrando superioridade em precisão de rastreamento de trajetória em comparação com controladores PID e INDI em ambientes turbulentos reais e simulados.
O artigo apresenta o OptBench, um ambiente de trabalho interativo que padroniza a construção, comparação e visualização de otimizadores de consultas para cargas de trabalho híbridas SQL+IA/ML, permitindo que pesquisadores e profissionais testem ideias de otimização e analisem planos de execução de forma transparente e justa.
Este estudo apresenta uma investigação com 26 crianças em idade pré-escolar que, por meio de tarefas lúdicas, identificou correspondências significativas entre olfato, tato e emoções, revelando as estratégias de associação subjacentes e oferecendo diretrizes de design e métodos replicáveis para compreender a cognição cross-sensorial nesta faixa etária.
Este artigo investiga a complexidade computacional de calcular a distância de Hausdorff sob a norma para conjuntos de pontos sob translações, revelando uma interação intricada entre dimensionalidade, simetria e discretização que resulta em limites de tempo assimétricos, separações condicionais entre variantes direcionadas e não direcionadas em dimensão 1, e barreiras distintas para provar limites inferiores em variantes discretas versus contínuas.
Este artigo propõe a arquitetura H3LIX, um modelo de inteligência artificial descentralizado que substitui o treinamento centralizado por uma rede de instâncias locais que geram sinais de aprendizado sintético e se sincronizam através de um Campo de Contexto Coletivo, promovendo uma evolução de IA mais privada, sustentável e emergente.
Este artigo explora o design de sistemas baseados em IA Generativa que ampliam ferramentas de consciência grupal para apoiar a metacognição socialmente compartilhada autônoma, propondo princípios preliminares que visam evitar a dependência excessiva da IA e fomentar processos regulatórios independentes em colaborações.
Este artigo apresenta uma avaliação adversarial sistemática que revela vulnerabilidades críticas e falhas sustentadas em três arquiteturas de modelos visão-linguagem para direção autônoma (Dolphins, OmniDrive e LeapVAD) quando submetidas a ataques de patch fisicamente realizáveis no simulador CARLA.
Este artigo apresenta a segmentação de consultas visuais (VQS) como um novo paradigma para localização precisa de objetos em vídeos, introduzindo o benchmark de grande escala VQS-4K e o método VQ-SAM, que supera as abordagens existentes ao combinar o SAM 2 com um mecanismo de memória adaptativa para gerar máscaras pixel a pixel de todas as ocorrências de um objeto.
Este artigo propõe princípios de projeto preliminares para sistemas de Consciência de Grupo (GATs) aumentados por IA Generativa que, ao invés de fornecer instruções explícitas que levam à dependência excessiva, utilizam visualizações implícitas de dados colaborativos para gerar conflito cognitivo e fomentar a elaboração autônoma e o sentido coletivo.
O artigo apresenta o PSANE, um framework de navegação ativa e exploração segura para robôs com pernas em ambientes planetários desconhecidos com terrenos deformáveis, que utiliza medições proprioceptivas de interação entre perna e terreno para aprender um modelo de transitoabilidade, identificar fronteiras de exploração e planejar trajetórias seguras sem depender de sensores remotos como visão.
Este artigo apresenta um sistema de localização magnética sem infraestrutura que permite a um UAV leve rastrear e pousar com precisão de centímetros em um robô quadrúpede móvel, utilizando apenas um sensor magnético embarcado e fusão de dados para habilitar a colaboração autônoma entre drones e veículos terrestres em ambientes desconhecidos.
O artigo apresenta o Desafio Grandioso de Microexpressões de 2026 (MEGC2026), que introduz duas novas tarefas de Resposta a Perguntas Visuais (VQA) para vídeos de microexpressões — uma para sequências curtas e outra para vídeos longos — visando explorar as capacidades de raciocínio multimodal de modelos de linguagem e visão avançados na análise de emoções sutis.