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Este artigo apresenta um pipeline analítico que utiliza segmentação 3D e aprendizado de máquina para extrair características histomorfométricas relacionadas à invasão perineural e linfovascular em câncer de próstata, demonstrando que essas características tridimensionais superam as bidimensionais na previsão de recorrência bioquímica.
Este artigo propõe formulações de otimização robusta e com restrições probabilísticas que incorporam a flexibilidade dos horários de trabalho para coordenar a carga de veículos elétricos, demonstrando, com base em dados reais do Arizona, que essa abordagem combinada com geração fotovoltaica residencial aumenta significativamente a capacidade de hospedagem de EVs em transformadores de distribuição.
Este artigo propõe um quadro unificado de duas etapas para restaurar a viabilidade de especificações conflitantes em Lógica Temporal de Sinais (STL) através de relaxamento mínimo e refinamento baseado em otimização multiobjetivo, permitindo a tomada de decisão interpretável e evitando impasses em aplicações de segurança crítica como a condução autónoma.
O artigo apresenta o Space-Control, uma solução de co-design hardware-software que preenche a lacuna de segurança na memória desagregada baseada em CXL ao fornecer isolamento de nível de processo com baixo custo de desempenho.
Este tutorial oferece uma revisão crítica da aplicação prática de Funções de Barreira de Controle (CBFs) na segurança robótica, expondo a lacuna entre garantias teóricas e realizações construtivas em sistemas com restrições de entrada, distinguindo entre CBFs candidatas e válidas, e fornecendo diretrizes para garantir segurança real em sistemas que não possuem segurança passiva inerente.
O artigo propõe uma abordagem de transporte aéreo colaborativo de cargas suspensas por cabos em equilíbrio rotativo, onde a força centrífuga gera a tensão horizontal necessária, permitindo que os drones mantenham empuxo puramente vertical e reduzam o consumo de energia em até 20% em comparação com métodos estáticos tradicionais.
Este artigo apresenta o Virtual Intraoperative CT (viCT), um método que utiliza reconstruções 3D de vídeo endoscópico monoculares para atualizar sequencialmente a tomografia computadorizada pré-operatória durante a cirurgia endoscópica de seios paranasais, permitindo a visualização em formato de CT das fronteiras de ressecção em evolução com precisão submilimétrica.
Este relatório sintetiza evidências e consultas globais para estabelecer diretrizes de design não negociáveis que utilizam a antropomorfização de forma estratégica, garantindo que a IA conversacional proteja o bem-estar, a autonomia e o desenvolvimento de habilidades dos adolescentes.
O artigo apresenta o pqRPKI, uma arquitetura prática para a Infraestrutura de Chave Pública de Recursos (RPKI) pós-quântica que utiliza uma Escada de Árvore de Merkle (MTL) para reduzir significativamente o tamanho do repositório e o tempo de validação, permitindo uma migração eficiente e de baixo custo para assinaturas quânticas sem comprometer a compatibilidade com o sistema atual.
Este artigo de revisão analisa como a computação quântica e a inteligência artificial ameaçam os sistemas criptográficos atuais, destacando a necessidade de uma abordagem de defesa em profundidade que combine algoritmos pós-quânticos, endurecimento de implementações e agilidade criptográfica para mitigar riscos como os ataques de Shor, Grover e análises de canais laterais aprimoradas por IA.
O SurgCUT3R é um framework inovador que supera as limitações de dados supervisionados e a degradação de desempenho em vídeos longos para reconstrução de cenas cirúrgicas a partir de vídeos endoscópicos monoculares, utilizando um pipeline de geração de dados sintéticos, uma estratégia de supervisão híbrida e uma inferência hierárquica para alcançar estimativa de pose precisa e eficiente em ambientes cirúrgicos.
O artigo apresenta o T2SGrid, um novo framework para Grounding Temporal em Vídeo que transforma sequências temporais em layouts espaciais bidimensionais organizados em grade, superando as limitações das abordagens existentes ao melhorar a compreensão das dinâmicas temporais e a atenção visual.
Este artigo apresenta a VSL-Skin, um revestimento de pele robótica baseado em voxels de mudança de fase individualmente endereçáveis que permite o controle morfológico preciso, a modulação de rigidez em múltiplas direções, a criação de juntas virtuais programáveis e a autorreparação autônoma, superando as limitações de sistemas de rigidez variável existentes ao integrar as vantagens de robôs macios e rígidos.
Este artigo apresenta um framework de orquestração baseado em configuração que gera grafos de execução dinâmicos em tempo de solicitação para permitir a recuperação de dados de baixa latência e escalável em sistemas distribuídos, superando as limitações de workflows pré-definidos em plataformas tradicionais.
Este artigo propõe uma abordagem para a recuperação de formas baseada em imagens que utiliza codificadores pré-alinhados de imagem e nuvem de pontos, eliminando a necessidade de síntese de visualizações e permitindo recuperação zero-shot, enquanto introduz uma perda de contraste difícil multimodal que alcança desempenho state-of-the-art em múltiplos conjuntos de dados.
Este artigo propõe um framework de raciocínio multimodal consciente da percepção que aprimora a compreensão espacial em imagens monoculares para direção autônoma, representando objetos por meio de tokens visuais de referência em vez de caixas delimitadoras textuais e utilizando um dataset de Cadeia de Pensamento Multimodal, alcançando desempenho superior no benchmark SURDS.
O artigo apresenta o ADAS-TO, o primeiro grande conjunto de dados naturalístico multimodal focado em transições de ADAS para controle manual, contendo mais de 15 mil eventos de retomada que permitem uma caracterização empírica detalhada, incluindo a identificação de casos críticos de segurança e evidências de que sinais visuais acionáveis podem anteceder em até 3 segundos as intervenções humanas.
Este trabalho apresenta um modelo de mundo probabilístico baseado em modelos fundacionais de visão que, ao gerar estimativas de incerteza em um espaço latente comprimido, supera técnicas estatísticas e outros métodos de aprendizado na detecção precisa de falhas em manipuladores bimanuais, utilizando um novo conjunto de dados de manutenção de data centers e exigindo apenas uma fração dos parâmetros treináveis.
O artigo apresenta o MipSLAM, um sistema de SLAM baseado em Gaussian Splatting 3D que utiliza algoritmos de anti-aliasing adaptativo e otimização de pose no domínio espectral para alcançar síntese de novas vistas de alta fidelidade e estimativa de pose robusta, superando as limitações de aliasing e deriva de trajetória existentes.
O artigo apresenta o AdaGen, um framework geral e adaptável que utiliza aprendizado por reforço com recompensas adversariais para otimizar automaticamente o agendamento de parâmetros em processos de síntese de imagem iterativos, superando as limitações de regras manuais e melhorando significativamente a qualidade e a eficiência de diversos modelos generativos.