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O artigo apresenta o SemiFA, um framework multi-modal baseado em agentes que automatiza a geração de relatórios de análise de falhas em semicondutores em menos de um minuto, integrando imagens de inspeção, telemetria de equipamentos e dados históricos para classificar defeitos, identificar causas raízes e recomendar ajustes de processo.
O artigo propõe um framework modular para desagregação temporal do PIB trimestral para mensal, demonstrando que, ao comparar modelos como Elastic Net, XGBoost e MLP em quatro países, a regularização, e não a não linearidade, é o fator determinante para ganhos de desempenho, pois os modelos não lineares não conseguem superar o custo de variância imposto por amostras trimestrais pequenas.
Utilizando dados combinados do Euclid, DESI, LOFAR e outros observatórios, este estudo apresenta a primeira amostra de candidatos a núcleos galácticos ativos duplos (AGN) em galáxias de baixa massa, identificando nove sistemas com separações de 20 a 51 kpc que traçam uma população de pares de buracos negros progenitores com implicações para a evolução de buracos negros e a detecção de ondas gravitacionais na banda do LISA.
Este artigo propõe um modelo de préons supersimétrico que resolve simultaneamente o problema dos sabores, a assimetria bariônica e as massas dos neutrinos, reproduzindo com precisão as razões de massa dos quarks e léptons observadas e gerando a assimetria bariônica através do mecanismo de fluxo de anomalia de Callan-Harvey.
Este artigo refuta a objeção de Zin e Pylak, demonstrando que as descontinuidades na velocidade permitidas nas equações de movimento clássicas de uma carga pontual renormalizada não geram funções delta nos campos radiados.
Este estudo utiliza simulação numérica direta para investigar o transporte de calor em escoamento de metal líquido em dutos retangulares sob campo magnético, identificando quatro regimes de fluxo distintos e analisando suas propriedades estatísticas e capacidades de transferência de calor para aplicações em reatores de fusão.
Este artigo propõe uma abordagem de identificação parcial para medir e interpretar mudanças distribucionais em dados ordinais com observações ausentes, utilizando uma representação de transporte ótimo baseada na distância para definir configurações de mobilidade mínima e construir limites precisos que garantem inferências robustas à não resposta.
O artigo apresenta o MAJEC, uma nova ferramenta de quantificação unificada que utiliza um framework Expectation-Maximization para distinguir com maior precisão a expressão gênica da atividade de elementos transponíveis em nível de locus e isoforma, superando as limitações de sobreposição e imprecisão das ferramentas existentes.
Este artigo propõe um novo paradigma para o planejamento em processos de decisão de Markov (MDP) episódicos, reformulando-o como inferência bayesiana sobre políticas para capturar a incerteza ao nível da política e gerar controle estocástico via amostragem de Thompson, superando as limitações de métodos baseados em regularização de entropia.
Este trabalho atualiza o *bootstrap* modular holomorfo ao incorporar o cálculo exato da matriz S no contexto das Equações Diferenciais Modulares Lineares (MLDE), classificando soluções admissíveis com até seis caracteres e identificando aquelas que possuem regras de fusão consistentes ("tenáveis") e suas respectivas correspondências em Teorias de Campo Conformes (CFT) e classes de Categorias Modulares Tensoriais (MTC).