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Este artigo propõe o SDD-YOLO11n, um modelo de detecção de objetos leve para reconhecimento de acidentes de trânsito que integra um backbone ShuffleNetV2, um módulo DW_ADown e um módulo DS_SENetV2 para reduzir significativamente a complexidade computacional, ao mesmo tempo em que melhora a precisão e o desempenho em tempo real em comparação com o YOLO11n original e outros modelos convencionais.
Este artigo apresenta uma metaheurística de Busca de Vizinhança Variável reduzida (rVNS) cooperativa para otimizar o complexo Problema de Roteamento e Escalonamento de Veículos com Capacidade e Múltiplas Viagens com Janelas de Tempo e Intervalos de Refeição (MTCVRSPTW-MB) para operações de catering aeroportuário, demonstrando sua eficiência superior e redução de quilometragem em relação a métodos exatos em instâncias da vida real no Aeroporto Internacional de San Francisco.
O Assistente de Pesquisa Autônomo é uma aplicação web de IA full-stack que utiliza a API do Semantic Scholar, um classificador Linear SVM ajustado e o Google Gemini 2.5 Flash para descobrir, classificar, resumir e citar artigos acadêmicos automaticamente, reduzindo assim o tempo de revisão de literatura manual em 70%.
Este artigo valida empiricamente a aplicação do modelo de criação de conhecimento SECI à memória de agentes de IA ao demonstrar que a transformação do histórico de conversação em conhecimento estruturado supera significativamente o armazenamento de texto bruto (verbatim) em tarefas de recuperação de longo prazo, principalmente ao mitigar a truncagem da janela de embedding que faz com que o armazenamento bruto perca aproximadamente 90% do conteúdo da sessão.
O artigo propõe um algoritmo de Otimização de Harris Hawk com Mutação Adaptativa (AMDHHO) que integra o voo de Levy e estratégias de mutação dinâmica para resolver eficazmente problemas de escalonamento de fluxo de oficina híbrida com braços robóticos, demonstrando reduções significativas no tempo de conclusão máximo e no tempo médio de espera em comparação com algoritmos genéticos e planos de escalonamento originais.
Este estudo avalia a fidelidade de classificação de quatro modelos de linguagem de grande escala ao categorizar questões de exame endodôntico através de três taxonomias educacionais, revelando que, embora modelos como Gemini e DeepSeek alcancem concordância substancial para as taxonomias de Bloom e SOLO, todos os modelos apresentam dificuldades com a Pirâmide de Miller, demonstrando que o desempenho dos LLMs é dependente da taxonomia e distinto da precisão das respostas.
Este estudo demonstra que um classificador ResNet-50 aprimorado com explicações Grad-CAM e SHAP pode superar a sensibilidade de radiologistas humanos na detecção de câncer de mama em mamografias densas, alcançando 72,2% de sensibilidade ao mesmo tempo em que fornece insights visuais acionáveis para apoiar sua implementação como uma ferramenta de segunda leitura que sinaliza casos de alta confiança e delega casos ambíguos aos clínicos.
Este estudo propõe um modelo de previsão híbrido que integra a Análise de Espectro Singular (SSA) para decomposição de dados, um perceptron multicamadas treinado por retropropagação (MLP-BP) para modelagem de componentes e o Algoritmo de Busca de Pardal (SpSA) para otimização de parâmetros, demonstrando uma precisão superior na previsão do tráfego de passageiros da aviação civil da China em comparação com métodos convencionais.
Este artigo propõe um algoritmo de agrupamento híbrido K-PSO que combina K-Means e Otimização por Enxame de Partículas para otimizar a seleção de cabeças de cluster em redes de sensores sem fio de monitoramento ambiental, melhorando significativamente a eficiência energética, estendendo a vida útil da rede e aumentando a estabilidade da cabeça de cluster em comparação com métodos tradicionais.
Este artigo introduz o framework de Seleção de Replicadores de Histórico Acumulado (AHRS) e seu algoritmo de Otimização de Rede Micelial (MNO), que aproveitam dados de aptidão histórica exponencialmente ponderados para superar otimizadores baseados em população padrão em paisagens complexas e não separáveis, sendo teoricamente fundamentados na teoria dos jogos evolutivos e no Teorema Fundamental de Fisher.