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Este artigo apresenta o ISVEX, um método abrangente de pontuação de vulnerabilidade que apresenta variantes "Strong" e "Lite", projetadas para abordar as limitações específicas dos padrões existentes ao quantificar riscos únicos de IA, como manipulação de modelos, envenenamento de dados e vulnerabilidades agentes, por meio de uma estrutura multimétrica personalizada.
Este artigo propõe um framework de autoaprendizagem guiado por traços de pensamento paralelo para robôs autônomos que integra um sistema de pensamento principal com subsistemas paralelos de Auto Aprendizagem e Aprendizagem Óbvia para converter eficientemente traços de raciocínio em modelos executáveis, reduzindo significativamente a latência e as invocações de raciocínio de alto nível, mantendo simultaneamente altas taxas de sucesso nas tarefas.
O artigo propõe a SWST-Net, uma rede orientada por wavelet com consciência semântica que utiliza transformadas de wavelet discretas para separar e reconstruir interativamente estruturas e texturas de imagem guiadas por prioris semânticos, alcançando um desempenho superior em inpainting de imagens em múltiplos conjuntos de dados.
Este artigo propõe e valida um gerador de entropia descentralizado, ponto a ponto, que utiliza um protocolo de compromisso-revelação e agregação híbrida para fornecer aleatoriedade estatisticamente uniforme, de baixo custo e resistente a ataques para jogos baseados em blockchain, superando oráculos centralizados como o Chainlink VRF tanto em eficiência econômica quanto em segurança.
Este artigo propõe a Rede de Colaboração Espaço-Temporal (STC-Net), que integra as modalidades de quadro e evento por meio de um módulo de Neurônio Pulsante Adaptativo e um módulo de Fusão Espaço-Temporal de Alta Ordem para alcançar o estado da arte em desempenho de rastreamento de objetos em condições desafiadoras.
Este artigo introduz uma metodologia de avaliação baseada em cenários para comparar suítes de testes geradas por GenAI com aquelas escritas por humanos, revelando que, embora prompts diretos recuperem mais comportamentos esperados, estratégias de "idear-então-implementar" produzem suítes mais eficientes com menos duplicatas, e abordagens de apenas "idear" descobrem efetivamente cenários de teste adicionais.
Este artigo apresenta o QUAMET, uma abordagem inovadora que combina análise estrutural e semântica para estabelecer métricas de software e detectar seis tipos de code smells em programas quânticos, validada em um conjunto de dados refinado de 4.102 projetos reais de Qiskit.
Este artigo propõe uma estrutura de Sistemas Neurais de Infraestrutura Consciente (CINS) que utiliza dados de ônus doméstico em vez de métricas de infraestrutura tradicionais para melhorar significativamente a equidade e a precisão da detecção de insegurança hídrica por IA nos assentamentos informais de Hyderabad, preenchendo, assim, a lacuna entre as experiências vividas e a tomada de decisão institucional.
Este artigo introduz o "Quantum LEGO Learning", uma estrutura de IA híbrida modular que desacopla um extrator de características clássico congelado de um circuito quântico variacional treinável para alcançar otimização estável, resiliência ao ruído e desempenho aprimorado em hardware NISQ ao separar o aprendizado de representação da adaptação adaptativa.
O Edge-XReal é um pipeline de software distribuído e agnóstico a hardware projetado para superar as limitações computacionais de dispositivos XR autônomos, permitindo uma Compreensão Holística de Cena 3D eficiente e de baixa latência em hardware de borda sem sacrificar a precisão.