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Estudo revela trocas entre privacidade de dados e reprodução de bugs.

O Lumos ajuda os usuários a reconhecer texto de imagens e responder perguntas em tempo real.

Analisando os riscos e impactos de apps modificados em usuários e desenvolvedores.

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A SeePrivacy quer simplificar como os usuários lidam com políticas de privacidade.

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Um novo método melhora os modelos no dispositivo para chamadas de função de IA eficientes.

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O PromptRPA facilita a automação de tarefas para todo mundo, sem precisar de habilidades de programação.

Um estudo sobre avaliações de usuários oferece insights sobre a eficácia de aplicativos de rastreamento de contatos.

Aptly permite que qualquer um crie aplicativos mobile usando uma linguagem simples, quebrando barreiras no desenvolvimento de apps.

A Delm melhora a eficiência dos testes de apps usando links profundos pra ter mais cobertura e confiabilidade.

O LightTR melhora a recuperação de trajetórias usando aprendizado federado enquanto protege a privacidade do usuário.

Crie visões realistas a partir de um único vídeo em movimento com a tecnologia D-NPC.

O Crepe ajuda pesquisadores a coletar dados de tela de celular de forma fácil.

FacePsy analisa expressões faciais pra ajudar a reconhecer depressão.

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Um novo método reduz os requisitos de armazenamento para gráficos 3D sem perder qualidade.

Modelos de linguagem avançados melhoram os testes automatizados de apps móveis, detectando bugs importantes.

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Sri Lanka cria lei de privacidade pra proteger dados dos pacientes em apps de saúde.

Um estudo avaliando a precisão do app Jumpster em comparação com o sistema Vertec.

Um estudo sobre como melhorar software através de análises de usuários e insights éticos.

Um novo método melhora os modelos de linguagem pra ter um desempenho melhor e usar menos recursos.

Este estudo mostra como apps ilegais são compartilhados no Telegram.

Um novo método pra extrair os requisitos dos usuários a partir de cenários de apps usando modelos de linguagem.

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Uma ferramenta que ajuda os desenvolvedores a resolver problemas de acessibilidade em aplicativos móveis.

O CAS-ViT melhora a eficiência do processamento de imagens para dispositivos móveis.

Uma pesquisa destaca as principais práticas de segurança e os obstáculos que os desenvolvedores de apps móveis enfrentam.

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Um novo framework pra melhorar a previsão de desempenho em sistemas de comunicação modernos.