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Este artigo apresenta o TRNEWS-2025, um conjunto de dados de notícias em turco de grande escala e anotado manualmente, abrangendo nove categorias diversas até 2025, o qual foi validado para uso eficaz em classificação de texto e pesquisa de PLN por meio de experimentos com modelos baseados em transformer e modelos clássicos de aprendizado profundo.
Este artigo propõe o MM-QLOF, uma função objetivo de Q-learning multimétrica descentralizada que integra a taxa de sucesso de pacotes, transmissões esperadas e níveis de congestionamento para permitir a seleção autônoma e adaptativa de nós pais em redes IoT, melhorando significamente as taxas de entrega de pacotes e reduzindo a latência em comparação com os padrões RPL existentes.
Este artigo apresenta uma revisão narrativa conceitual da literatura de 2020 a 2025 sobre ataques cibernéticos globais de múltiplos casos, destacando as limitações dos modelos de segurança tradicionais e propondo um novo framework de quatro níveis para avançar a compreensão e a implementação da resiliência cibernética.
Este artigo propõe um método de prevenção de adulteração de dados de privacidade para multissensores que combina autenticação distribuída, um T-box criptografado por AES aprimorado e detecção de ataque de inundação baseada em variância diferencial para garantir a segurança, integridade e confidencialidade dos dados durante a transmissão e o armazenamento.
Este artigo propõe o FPSD-MCP, um novo framework de aprendizado federado que integra computação multipartidária segura e criptografia homomórfica com uma estratégia de agregação adaptativa para alcançar uma solução de detecção de spam escalável, preservadora de privacidade e eficiente em termos de comunicação para ambientes multi-nuvem heterogêneos.
Este artigo propõe o Modelo de Difusão Guiado por Intenção (IGDM), um novo framework que aprimora a recomendação de cold-start de usuários ao extrair protótipos de intenção latente transferíveis de dados históricos, fundi-los adaptativamente com comportamentos esparsos de usuários e guiar um processo de remoção de ruído baseado em difusão para refinar a estimativa de preferência, superando assim os baselines existentes em múltiplos conjuntos de dados do mundo real.
Este artigo apresenta o TRIDIS, um corpus aberto e harmonizado de documentos manuscritos medievais e da era moderna desenhado para apoiar o Reconhecimento de Texto Manuscrito e o Reconhecimento de Entidades Nomeadas, ao mesmo tempo que propõe uma estratégia de avaliação inovadora baseada em outliers para abordar as limitações das divisões aleatórias convencionais na avaliação de documentos de patrimônio.
Este artigo apresenta o Otimizador Aye-Aye (AAO), um novo algoritmo metaheurístico de inspiração biológica que mimetiza a estratégia de forrageamento percussivo do lêmure aye-aye através de três fases adaptativas para alcançar um equilíbrio superior entre exploração e explotação, convergência mais rápida e desempenho robusto em problemas de otimização de referência e do mundo real.
Este artigo propõe uma estrutura baseada em um modelo de visão e linguagem com verificação de feedback de exemplos de restrição e avaliação de confiança para alcançar a extração estruturada de alta precisão e a reconstrução padronizada de documentos heterogêneos de processos de usinagem sob restrições de baixos recursos, reduzindo efetivamente as alucinações e permitindo a digitalização do conhecimento na manufatura inteligente.
Este estudo avalia os riscos de cibersegurança nos ecossistemas de IoT de casas inteligentes na região MENA por meio de um levantamento com 164 usuários de língua árabe, revelando altas preocupações com a privacidade e práticas de proteção inconsistentes, ao mesmo tempo em que propõe recomendações de segurança de múltiplas camadas, que variam desde a conscientização do usuário até soluções baseadas em blockchain.