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Este artigo propõe o HyperTuneMed, uma estrutura inteligente que utiliza um algoritmo de regressão logística hiperparametrizada para prever doenças com base nos sintomas do usuário com precisão superior (até 98,983%) e fornecer recomendações de cuidados de saúde preventivos personalizados.
Este artigo demonstra que, embora ferramentas automatizadas como Slither e Mythril detectem efetivamente padrões de vulnerabilidade conhecidos, a especificação formal é essencial para verificar a correção lógica e garantir a segurança na governança de dados de EEG baseada em blockchain, uma vez que identificou unicamente uma vulnerabilidade de limite de array (out-of-bounds) semeada que as ferramentas automatizadas não detectaram.
Este artigo propõe um framework inovador de predição de sinais de trânsito que integra o pré-processamento de Médias Não Locais, uma arquitetura U-Net modificada, classificação por CNN Densa e Otimização de Enxame de Rock Hyrax para o ajuste de hiperparâmetros, alcançando uma acurácia de estado da arte de 99,64% no TT100K e 99,6% no GTSDB.
Este artigo apresenta o EDNet-20, um novo framework de aprendizado profundo otimizado com aumento de dados fotométricos e técnicas de IA explicável que alcança uma precisão superior na detecção multirrótulo de doenças oculares em comparação com modelos de última geração, oferecendo uma ferramenta promissora para o diagnóstico clínico precoce.
Este artigo apresenta o Empathic Extended Prompting, um framework de tempo real que integra descritores afetivos faciais nas interações com Grandes Modelos de Linguagem para aumentar a inteligência emocional percebida e a responsividade ao humor sem comprometer a usabilidade ou desencadear percepções de estranheza (uncanny).
Este artigo avalia um sistema multiagente modular baseado em LLM para acesso a informações de manufatura, constatando que, embora modelos de alto nível superem usuários humanos médios em precisão e velocidade em tarefas de rastreabilidade sob condições de dados específicas, a eficácia do sistema permanece condicionada à seleção do modelo, à qualidade dos dados e ao design de prompts, necessitando de supervisão humana contínua.
Este artigo apresenta uma rede de extração de características multiescala e leve que possibilita o controle de gestos manuais em tempo real e com alta precisão para UAVs com recursos limitados, empregando uma arquitetura de subamostragem de três estágios e um módulo híbrido combinando convoluções dilatadas paralelas com um modelo de espaço de estados seletivo.
Este estudo propõe o Índice de Qualidade de Detecção de Anomalias Marítimas (MADQI), uma nova estrutura de avaliação composta que aborda a falta de dados rotulados na detecção de anomalias de AIS não supervisionada ao integrar análise geoespacial com quatro métricas específicas para avaliar robustamente o desempenho do modelo para um monitoramento oceânico aprimorado e governança sustentável.
Este artigo propõe o ADDETECTOR, um sistema de detecção da doença de Alzheimer seguro e preciso para o cuidado inteligente de idosos que integra o aprimoramento de características linguísticas baseadas em tópicos com um mecanismo de privacidade diferencial dinâmica para superar os desafios de baixa precisão e vazamento de privacidade, demonstrando desempenho superior no conjunto de dados ADReSS.
Este artigo apresenta uma abordagem impulsionada por IA para a segmentação e visualização 3D automatizadas de 11 estruturas anatômicas no antebraço inferior, visando aumentar a proficiência em ultrassonografia musculoesquelética e servir como uma ferramenta de ensino à beira do leito.