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Este trabalho propõe um framework de IA multiagente baseado em LLMs para automatizar a geração e orquestração de políticas de rApps em Open RAN, resolvendo conflitos e alcançando alta precisão de implantação com redução significativa de custos computacionais.
Este artigo apresenta uma sistematização da evolução e segurança dos sistemas transacionais ao longo de cinco décadas, propondo uma taxonomia de quatro gerações, mapeando vulnerabilidades para o CWE e introduzindo o modelo RANCID (Real-timeness e N-many Contexts) para estender as propriedades ACID clássicas e atender às demandas dos sistemas modernos.
Este artigo descreve um conjunto abrangente de mecanismos de resiliência desenvolvidos para o Apache Pinot no LinkedIn, incluindo isolamento de carga de consultas, reequilíbrio sem impacto e seleção adaptativa de servidores, que garantem baixa latência e alta disponibilidade em sistemas OLAP de grande escala sob falhas e picos de demanda.
Este artigo apresenta o primeiro método capaz de aproximar contrações de redes tensoriais arbitrárias, incluindo as cíclicas, e introduz uma segunda técnica para redes acíclicas que reduz a complexidade computacional de exponencial para polinomial em relação ao número de contrações.
O artigo argumenta que a atual fragmentação das tecnologias de interconexão de dados decorre de uma "crise semântica" causada por uma falha fundamental na definição de semânticas de link explícitas e testáveis, propondo que a adoção de primitivas de transação bilaterais com ordenação e visibilidade de falhas claras, conforme o Open Atomic Ethernet, é essencial para restaurar a correção e a interoperabilidade sem depender de barreiras globais.
Este artigo de revisão propõe uma perspectiva de inteligência corporificada subaquática baseada no acoplamento de restrições, argumentando que a autonomia confiável em robôs subaquáticos exige integrar planejamento e controle com as limitações físicas, de comunicação e energéticas do ambiente marinho, oferecendo uma taxonomia de falhas e direções de pesquisa para sistemas mais resilientes e verificáveis.
Este artigo apresenta um modelo de gargalo de conceitos 3D que integra características morfológicas e hemodinâmicas para classificar aneurismas intracranianos com alta precisão e transparência clínica, superando as limitações de interpretabilidade dos modelos de caixa-preta tradicionais.
Este artigo apresenta um framework de controle preditivo baseado em otimização mista-inteira que permite a um robô humanoide planejar simultaneamente o posicionamento e o tempo dos passos em terrenos descontínuos, utilizando dados de profundidade e limites de capturabilidade para garantir estabilidade e segurança em tempo real.
O relatório técnico VIVECaption apresenta uma abordagem sistemática de dois lados para melhorar a qualidade das legendas em modelos generativos, combinando a criação de um conjunto de dados de referência com estratégias de alinhamento de modelo, a fim de superar as limitações dos modelos de linguagem visual e fornecer dados de treinamento de alta qualidade e livres de direitos autorais.
Este artigo propõe preencher a lacuna de conjuntos de dados de imagens dentárias focadas em um único dente com legendas, demonstrando que o uso de prompts orientados em Modelos Visão-Linguagem (VLMs) permite a geração eficaz de legendas descritivas para essas imagens, facilitando a criação de modelos com conhecimento holístico sobre os dentes.
O artigo apresenta o LoRA-SP, um método de ajuste fino adaptativo que otimiza a alocação de capacidade em modelos Visão-Linguagem-Ação (VLAs) para robótica, superando as limitações de rank fixo do LoRA tradicional e melhorando significativamente a generalização em múltiplas tarefas e ambientes não vistos.
O artigo apresenta o UnSCAR, um novo paradigma de restauração de imagens universal que utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas com múltiplos ramos para superar as limitações de escalabilidade e esquecimento catastrófico, permitindo o aprendizado estável de mais de dezesseis degradações, adaptação robusta a domínios não vistos e controle do usuário sobre o processo de restauração.
Este estudo apresenta a primeira avaliação física de um testbed da Internet de Espelhos (IoM), demonstrando que não existe uma estratégia de colocação computacional universalmente ideal, pois o equilíbrio entre latência, carga de recursos e sobrecarga de rede depende dinamicamente das condições da rede, proximidade dos nós e carga de usuários simultâneos.
Este estudo reexamina os ataques de impressão digital de sites no Tor em um cenário de mundo aberto realista, demonstrando que tais ataques permanecem altamente eficazes mesmo diante de ruído de rede e tráfego não monitorado, além de revelar que classificadores independentes de tempo são mais robustos e que o mecanismo Conflux não impede totalmente a eficácia do ataque.
Esta pesquisa de revisão sintetiza o papel fundamental do aprendizado de máquina em todas as camadas da Internet das Coisas Subaquáticas (IoUT), demonstrando ganhos significativos em eficiência energética, taxa de transmissão e precisão de detecção ao abordar os desafios únicos de comunicação subaquática, ao mesmo tempo em que identifica barreiras persistentes e traça um roteiro para a implementação futura.
O artigo apresenta o QdaVPR, um modelo inovador de reconhecimento visual de lugares que utiliza aprendizado adversário de duplo nível e supervisão por tripletos para alcançar desempenho state-of-the-art e agnóstico a domínios em cenários com variações significativas de estação, iluminação e clima.
Este estudo investiga a relação entre morfologia e estratégias de auto-direção em robôs alongados, utilizando centípedes biológicos e um robô paramétrico para estabelecer princípios de acoplamento que guiam o projeto de sistemas capazes de se reorientar em terrenos incertos.
Este estudo qualitativo com vinte profissionais de software revela que, em ambientes remotos e híbridos, a execução do teste de regressão mantém-se estável em sua essência, mas depende crescentemente de documentação robusta, automação e integração de ferramentas para superar os desafios de coordenação e comunicação, transformando-se em uma prática socio-técnica moldada pela infraestrutura digital.
Este estudo de revisão sistemática analisa como a empatia é ensinada e aplicada na educação em engenharia de software, concluindo que, embora atualmente fragmentada, sua integração estruturada e mensurável nos currículos é essencial para desenvolver profissionais mais colaborativos, éticos e centrados no usuário.
Este artigo propõe uma nova abordagem computacional para o problema de roteamento dinâmico de veículos que integra confirmação imediata de solicitações antecipadas com otimização contínua, utilizando aprendizado por reforço para maximizar o número de passageiros atendidos, conforme validado em dados reais de uma agência de transporte dos EUA.