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A plataforma AI-RAN da Nokia chegou em 15 de julho com uma afirmação que merece ser examinada: a de que é a primeira do setor. A fornecedora diz que a plataforma, construída sobre seu software anyRAN e o sistema Aerial da NVIDIA, permitirá que as operadoras extraiam muito mais capacidade do espectro que já possuem, e apresentou o lançamento como um dos mais significativos […] O post Plataforma AI-RAN da Nokia: um retorno ao rádio que roda em NVIDIA apareceu primeiro em AI News.
arXiv:2607.12042v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: A geração visual é cada vez mais onipresente em domínios diversos, da síntese de texto para imagem/vídeo à criação interativa multimodal. No entanto, os modelos monolíticos predominantes permanecem fundamentalmente limitados por sua incapacidade de aprender de forma cumulativa e evoluir de maneira autônoma, uma limitação que denominamos o problema do "novato perpétuo". Eles carecem de mecanismos para estruturar a experiência em conhecimento reutilizável e, portanto, dependem de um raciocínio frágil, "do zero"...
arXiv:2607.11938v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Este livro trata dos fundamentos matemáticos da ciência de dados. 1. Introdução 2. Maldições, Bênçãos e Surpresas em Altas Dimensões 3. Decomposição em Valores Singulares e Análise de Componentes Principais 4. Regressão Linear e Regularização 5. Grafos, Redes e Agrupamento 6. Redução Não Linear de Dimensão e Mapas de Difusão 7. Redução Linear de Dimensão via Projeções Aleatórias 8. Otimização para Ciência de Dados 9. Classificação 10. Uma ...
arXiv:2607.12050v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: Equipes multirrobô que operam em ambientes confinados ou congestionados precisam adaptar tanto a geometria de sua formação quanto a topologia do grupo para navegar por obstáculos complexos. Essa adaptação exige dois comportamentos complementares: a deformação, na qual a equipe remodela continuamente sua geometria enquanto permanece conectada, e a reconfiguração, na qual os robôs se dividem em subgrupos ou se fundem novamente em uma única formação. Os métodos existentes frequentemente modelam esses comportamentos de forma inde...
arXiv:2607.11894v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Detectar narrativas de desinformação nas redes sociais é um desafio devido à escala de amplificação, à rápida evolução e à variabilidade linguística do conteúdo on-line. Propomos um framework baseado em grafos para identificar e analisar narrativas de desinformação em ecossistemas do Telegram, combinando supervisão fraca com análise de grafos de propagação. A abordagem agrega afirmações semanticamente relacionadas em clusters de nível narrativo e modela sua difusão a...
arXiv:2607.11941v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: A tomografia computadorizada (CT) é uma modalidade de imagem essencial para o diagnóstico clínico, mas reduzir a dose de radiação inevitavelmente introduz ruído severo e artefatos estruturados que degradam a qualidade da imagem. Os métodos existentes de reconstrução de CT de baixa dose (LDCT) baseados em aprendizado profundo são tipicamente otimizados para níveis de dose fixos ou regiões anatômicas específicas, limitando sua robustez e generalização em cenários clínicos realistas. Nós propomos o GenDiff, um generali...
arXiv:2607.11974v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: A maioria dos substitutos neurais de equações diferenciais parciais (PDE) aprende como os campos evoluem depois que uma grade já foi escolhida. No entanto, antes que qualquer operador seja aplicado, a grade já determinou como a capacidade de modelagem é alocada pelo espaço, pela resolução e pela largura de banda espectral. Argumentamos que essa escolha de design oculta deveria, ela mesma, ser aprendível, o que leva a uma questão diferente do aprendizado de operadores padrão: pode um substituto aprender onde a resolução s...
arXiv:2607.12423v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: O Planejamento de Movimento Multi-Robô em ambientes contínuos, onde os robôs precisam gerar trajetórias dinamicamente viáveis e livres de colisões, é desafiador devido ao crescimento combinatório do espaço conjunto de trajetórias e à dificuldade de impor viabilidade dinâmica e restrições rígidas de segurança. Abordagens recentes reformulam o planejamento de trajetórias como inferência probabilística, amostrando a partir de uma posterior sobre trajetórias usando modelos de difusão cuja função de pontuação...
arXiv:2607.11963v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: A detecção precoce da Doença Renal Crônica por meio de aprendizado de máquina tem atraído interesse significativo na ciência da computação voltada à saúde. Apesar dos rápidos avanços nesse campo, muitos estudos relatados permanecem inconsistentes e potencialmente enganosos. Uma desvantagem significativa é a falta de uma avaliação organizada em relação a preocupações metodológicas. Questões-chave incluem vazamento de dados, acesso limitado a registros temporais dos pacientes e inconsistência na apres...
arXiv:2607.12287v1 Tipo de anúncio: novo Resumo: Modelos de Visão-Linguagem-Ação (VLA) exibem forte generalização para manipulação robótica, mas sua alta latência de inferência limita a implantação em tempo real. Identificamos duas fontes principais de redundância temporal nos pipelines de VLA existentes: a codificação visual repetida de quadros consecutivos altamente semelhantes e a amostragem iterativa em múltiplas etapas em políticas baseadas em difusão. Para resolver isso, propomos uma estratégia de aceleração em nível de sistema que reduz a computação i...
Video generation increasingly relies on keyframe-based workflows, where creators specify a sequence of reference images to guide generation.