2535 artigos
O artigo apresenta o TIDE, um método livre de treinamento para a extrapolação de resolução em Transformers de Difusão (DiT) que, ao corrigir o desequilíbrio entre tokens de texto e imagem e controlar dinamicamente a temperatura, permite a geração de imagens em resoluções e proporções arbitrárias sem degradar detalhes semânticos ou introduzir artefatos.
O artigo apresenta o algoritmo bsort, uma abordagem não baseada em comparações para ordenação de inteiros e números de ponto flutuante que unifica esses casos com complexidade temporal e espaço auxiliar , demonstrando desempenho competitivo com algoritmos híbridos otimizados para dados de pequeno tamanho de palavra.
Este trabalho apresenta um algoritmo de fluxo de dados de uma passagem que, sob ordem aleatória de entrada, alcança um fator de aproximação esperado de 0,7401 para o problema de seleção de intervalos unitários usando espaço linear no tamanho da solução ótima, superando o limite de 2/3 estabelecido para fluxos adversariais e estabelecendo limites inferiores de espaço para aproximações ainda melhores.
Este artigo argumenta que a Inteligência Artificial Generativa não é uma solução universal para a pesquisa qualitativa em Engenharia de Software, destacando a necessidade de adaptação cuidadosa às estratégias de pesquisa específicas e analisando suas promessas, limitações e implicações para a qualidade da pesquisa.
O artigo apresenta o FAME, um framework de aprendizado por reforço adaptativo a forças que melhora significativamente o equilíbrio de um humanoide em pé durante manipulações bimanuais, permitindo a adaptação online a forças de interação sem a necessidade de sensores de torque no pulso.
Este artigo analisa as oportunidades e desafios da integração da Realidade Virtual e Aumentada no ensino de línguas na educação pública, concluindo que, embora essas tecnologias aumentem a motivação e o aprendizado contextual, sua adoção eficaz exige superar barreiras técnicas e cognitivas por meio de melhorias no design, infraestrutura e formação docente.
Este estudo investiga como os diferentes níveis de interatividade em aplicações de Realidade Aumentada Móvel influenciam a Experiência do Usuário e a Aceitação Social, destacando a necessidade de um equilíbrio entre usabilidade e considerações sociais para o design eficaz dessas tecnologias.
Este estudo com 22 voluntários concluiu que a frequência de comportamento desonesto durante testes é idêntica tanto em ambientes de Realidade Virtual quanto ao utilizar tecnologia mediada por computador tradicional.
O artigo apresenta o SVG-EAR, um método sem parâmetros que utiliza compensação linear baseada em centróides e roteamento consciente de erros para recuperar as contribuições de blocos de atenção negligenciados na geração de vídeos esparsa, alcançando acelerações de até 1,93× sem comprometer a qualidade.
O artigo apresenta o SurgCalib, um framework automático e sem marcadores baseado em Gaussian Splatting para calibração mão-olho no robô cirúrgico da Vinci, que supera as limitações de medições proprioceptivas e de esterilidade ao refinar a pose do instrumento cirúrgico através de um pipeline de renderização diferenciável com restrição de ponto de rotação (RCM).
Este artigo apresenta três melhorias para transformar a mão robótica Inspire RH56DFX de um dispositivo de caixa preta em uma ferramenta científica: caracterização de hardware, um modelo MuJoCo validado para planejamento de preensão e um controlador híbrido de força-velocidade, os quais foram validados com sucesso em tarefas de inserção e apreensão de objetos diversos.
O artigo apresenta o SkipGS, um método plug-and-play que acelera o treinamento do 3DGS ao introduzir um mecanismo de gatilho adaptativo que omite seletivamente as passagens de retropropagação redundantes na fase de refinamento pós-densificação, reduzindo o tempo total de treinamento em 23,1% sem comprometer a qualidade da reconstrução.
Este trabalho propõe um novo quadro de autenticação multimodal baseado em difusão que utiliza assinaturas de impressora e o modelo ControlNet para distinguir com maior eficácia padrões de detecção de cópia genuínos de falsificações de alta qualidade, superando métodos tradicionais e abordagens anteriores de aprendizado profundo.
O estudo avalia a capacidade de agentes de IA de gerar microsserviços funcionais, concluindo que, embora consigam produzir código de qualidade e aderir a contratos de API, a geração totalmente autônoma ainda não é viável devido à inconsistência na correção e à necessidade de supervisão humana.
Este estudo com 70 idosos revela que, embora assistentes de voz com alto nível de amabilidade sejam percebidos como mais confiáveis e empáticos em situações rotineiras, essa preferência diminui em emergências onde a clareza prevalece sobre o tom social, indicando a necessidade de adaptar a explicabilidade da IA ao contexto e à personalidade do usuário.
O artigo apresenta o Lockbox, uma arquitetura de Confiança Zero projetada para garantir o processamento seguro de cargas de trabalho sensíveis na nuvem, aplicando verificação explícita de confiança, isolamento forte e acesso de menor privilégio para permitir o uso de ferramentas avançadas, como IA, sem comprometer a segurança.
O artigo apresenta o ImpedanceDiffusion, um framework hierárquico que utiliza planejamento de trajetória global baseado em difusão, campos potenciais artificiais e controle de impedância variável semântico para permitir navegação segura e adaptativa de enxames de drones em ambientes internos desordenados, alcançando uma taxa de sucesso de 92% em testes reais.
Este artigo analisa os desafios enfrentados por pesquisadores da Nova Zelândia em conferências de engenharia de software, como custos de viagem e barreiras logísticas, e propõe estratégias como participação híbrida e reformas de governança para promover uma inclusão global mais equitativa.
Este artigo demonstra que a integração de núcleos tensoriais FP64 com otimizações de fusão de kernels no MFEM acelera significativamente simulações de elementos finitos de alta ordem em GPUs NVIDIA, alcançando ganhos de desempenho e eficiência energética em escala exascale, com aplicação direta em códigos de produção como o vencedor do Prêmio Gordon Bell de 2025 para previsão de tsunamis.
Este artigo apresenta um novo framework híbrido que combina execução concolica, priorização guiada por LLM e classificação baseada em aprendizado profundo para detectar malware gerado por IA com garantias formais de correção, alcançando uma precisão superior a 97,5% em ameaças de dia zero.