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Este artigo propõe uma abordagem de verificação de origem para detectar phishing baseado em e-mail que combina PLN para extrair instituições alvo com mineração web para comparar URLs e conteúdos fornecidos com sites oficiais, alcançando 96% de precisão e superando serviços de detecção existentes.
Este estudo apresenta um conjunto de ferramentas integradas de Realidade Aumentada e eletrônica embarcada que melhora significativamente a compreensão de estudantes de graduação em STEM sobre grafos de redes complexas, beneficiando particularmente aqueles com baixa confiança inicial, ao combinar visualizações físico-virtuais sincronizadas com interação tátil e sobreposições contextuais.
Este artigo propõe o NSP-ML, uma estrutura de aprendizado multimodal que integra dados visuais com logs textuais orientados pela normalidade e conscientes de priors espaço-temporais para melhorar significativamente o reconhecimento de comportamentos anormais dependentes de contexto em ambientes de campus, alcançando o estado da arte de desempenho no conjunto de dados CABRH8.
Este artigo propõe o IoT-TrustChain, um framework de controle de acesso baseado em blockchain e eficiente em recursos que integra delegação dinâmica e políticas sensíveis a eventos para reduzir significativamente a latência de decisão e o consumo de gás, ao mesmo tempo em que aumenta a responsividade em tempo real para ambientes de IoT restritos.
Este estudo demonstra que a injeção de prompt incorporada em imagens representa um risco de segurança significativo entre diferentes fornecedores para modelos de linguagem-visão odontológicos, revelando que, embora todos os sistemas comerciais e de código aberto testados sejam vulneráveis, estratégias de sanitização baseadas em OCR e de governança consciente de proveniência podem mitigar eficazmente esses ataques, preservando a precisão do diagnóstico clínico.
Este artigo propõe uma nova rede de atenção afim profunda e consciente de fronteiras que integra a modelagem de relação de pares de palavras de fronteira, convolução dinâmica e atenção afim profunda para abordar eficazmente os desafios na identificação de fronteiras de entidades e na modelagem de dependências de longo alcance, alcançando o estado da arte em tarefas de reconhecimento de entidades nomeadas planas e aninhadas em cinco conjuntos de dados de referência.
Este artigo introduz e avalia os Campos Residuais Pitagóricos de Bernardes com Consciência de Ramificação como uma ferramenta de diagnóstico de processamento de geometria especializada, não voltada para manufatura, projetada para gerar pistas de contorno compatíveis com ramificações para análise exploratória de envelopes de malha, enquanto reconhece explicitamente suas limitações em relação à dependência de coordenadas, sensibilidade de resolução e falta de garantias de fabricação em comparação com campos de distância padrão.
Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo utilizando arquiteturas YOLO para detectar e classificar oito atividades de motoristas, demonstrando que o modelo YOLOv8n alcança um desempenho em tempo real superior com 96,3% de mAP em um conjunto de dados de 5.422 imagens, oferecendo, assim, uma solução eficaz para aumentar a segurança rodoviária em sistemas de transporte inteligentes.
Esta revisão sistemática de literatura de 136 artigos identifica 14 perspectivas de pesquisa fundamentais sobre a qualidade e a compreensibilidade da notação da Linguagem de Modelagem Unificada (UML), revela uma tendência crescente em direção ao teste e à avaliação, e propõe direções de pesquisas futuras, incluindo a integração com plataformas de baixo código e a avaliação automatizada aprimorada.
Este artigo apresenta o framework de Inteligência de Borda Interpretável (IEI), que combina um LSTM-Autoencoder com o KernelSHAP comprimido por K-Means para alcançar a análise de causa raiz causal em tempo real de anomalias de QoS em redes privadas 5G, demonstrando alta precisão e a necessidade crítica de calibração local para evitar falhas de implantação.