A Retrieval-Augmented Language Assistant for Unmanned Aircraft Safety Assessment and Regulatory Compliance
本文提出并验证了一种基于检索增强生成的语言助手，该助手通过严格依赖权威法规来源、强制引用证据及保留人工最终决策权，旨在为无人机系统的安全评估、认证及合规工作提供可追溯、可审计的决策支持，以应对日益复杂的无人机运营挑战。
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63 篇论文
Factor Dimensionality and the Bias-Variance Tradeoff in Diffusion Portfolio Models
该论文通过在大规模股票数据上实施条件扩散模型，揭示了因子维度与偏差 - 方差权衡之间的关键关系，并发现选择适中的因子数量能构建出泛化能力最强、表现优于基准策略的投资组合。
Estimating the condition number of Chebyshev filtered vectors with application to the ChASE library
本文提出了一种精确且低成本的 Chebyshev 滤波向量条件数上界估计方法，并据此在 ChASE 库中实现了 QR 分解算法的自适应选择机制，从而在确保精度的同时显著提升了库的性能。
Spatio-Temporal Attention Graph Neural Network: Explaining Causalities With Attention
该论文提出了一种名为 STA-GNN 的时空注意力图神经网络，通过动态建模工业控制系统中物理过程与通信模式的依赖关系，结合注意力机制实现可解释的异常检测，并引入保形预测策略以应对环境漂移和误报问题，从而提升关键基础设施安全监控系统的可靠性。
An Atlas of Extreme Properties in Cubic Symmetric Metamaterials
该研究通过构建涵盖所有 36 种立方空间群的 195 万个周期性单胞数据库，结合三维卷积神经网络代理模型，系统揭示了立方对称超材料的极端力学性能图谱，并实现了具有超高体积 - 剪切比、负泊松比及接近 Hashin-Shtrikman 上限刚度等特性的快速发现与设计。
Quantization of Probability Distributions via Divide-and-Conquer: Convergence and Error Propagation under Distributional Arithmetic Operations
本文提出了一种用于近似连续一维概率分布的通用分治算法，证明了其在有限均值条件下具有基于 Wasserstein-1 距离的简单误差上界，且数值实验表明该方法在算术运算下的稳定性优于现有方案。
Quantifying Cross-Attention Interaction in Transformers for Interpreting TCR-pMHC Binding
该论文提出了一种名为 QCAI 的新颖事后解释方法，用于量化 Transformer 解码器中的交叉注意力交互，并通过构建包含 274 个实验测定结构的 TCR-XAI 基准测试，证明了其在 TCR-pMHC 结合预测准确性与可解释性方面均达到了最先进水平。
TrinityDNA: A Bio-Inspired Foundational Model for Efficient Long-Sequence DNA Modeling
本文提出了 TrinityDNA，一种融合生物结构特征（如 Groove Fusion 和门控反向互补机制）、多尺度注意力机制及进化训练策略的新型 DNA 基础模型，旨在高效解决长序列基因组建模挑战，并在基因功能预测等应用中显著提升性能，同时引入了新的长序列 CDS 注释基准以完善评估体系。
TCR-EML: Explainable Model Layers for TCR-pMHC Prediction
本文提出了一种名为 TCR-EML 的可解释模型层，通过将基于已知 TCR-pMHC 结合机制的氨基酸残基接触原型嵌入蛋白质语言模型骨干，在保持预测竞争力的同时显著提升了 TCR-pMHC 结合预测的可解释性。
Molecular Representations for AI in Chemistry and Materials Science: An NLP Perspective
本文从自然语言处理（NLP）研究者的视角出发，综述了化学信息学中受 NLP 启发的主流分子表示方法及其在人工智能驱动的化学与材料科学中的应用，旨在为跨领域研究人员提供一份结构表示指南。
Autonomous Algorithm Discovery for Ptychography via Evolutionary LLM Reasoning
本文提出了一种名为 Ptychi-Evolve 的自主框架，该框架利用大语言模型结合进化机制（如语义引导的交叉与变异）自动发现并演化新的正则化算法，在多种挑战性成像数据集中显著提升了相干衍射成像的重建质量并实现了可解释的算法演化记录。
A Lock-Free Work-Stealing Algorithm for Bulk Operations
本文提出了一种专为混合整数规划求解器中基于决策图的并行化框架设计的无锁工作窃取队列，该队列通过支持原生批量操作和简化并发模型（单所有者单窃取者），实现了恒定延迟的推送性能并显著优于现有通用方案。
Computational Pathology in the Era of Emerging Foundation and Agentic AI -- International Expert Perspectives on Clinical Integration and Translational Readiness
本文汇集国际专家观点，在评估基础模型与智能体驱动的计算病理学在诊断、预后等任务中表现优异但临床落地滞后的现状基础上，从技术成熟度、运营准备度及经济监管环境等多维度，探讨了将其负责任地整合至临床实践的路径与障碍。
Offline Materials Optimization with CliqueFlowmer
本文提出了一种名为 CliqueFlowmer 的新型离线模型基优化方法，该方法将目标材料属性的直接优化与流生成模型相结合，显著优于传统生成式基线，从而更有效地探索材料空间并发现高性能材料。
Learning Where the Physics Is: Probabilistic Adaptive Sampling for Stiff PDEs
本文提出了一种名为 GMM-PIELM 的概率自适应采样框架，通过利用加权期望最大化算法学习物理分布以动态调整 PIELM 的核函数中心，从而在无需昂贵梯度优化的情况下，显著提升了刚性偏微分方程（如具有激波和边界层的对流扩散方程）的求解精度与效率。
A recipe for scalable attention-based MLIPs: unlocking long-range accuracy with all-to-all node attention
本文提出了名为 AllScAIP 的可扩展注意力机制机器学习势函数，通过引入全连接节点注意力组件以数据驱动方式有效捕捉长程相互作用，在无需显式物理项的情况下实现了分子、材料及催化体系的高精度预测与稳定长时程分子动力学模拟。
Evaluating Impacts of Traffic Regulations in Complex Mobility Systems Using Scenario-Based Simulations
本文提出了一种结合物理交通流与用户行为适应的多层仿真框架，利用真实数据与情景模拟对城市交通管制政策的直接及间接影响（涵盖交通状况、排放及经济可达性）进行前瞻性评估，并通过案例研究验证了其在支持政策设计与决策方面的有效性。
FinRule-Bench: A Benchmark for Joint Reasoning over Financial Tables and Principles
本文提出了 FinRule-Bench，这是一个针对真实世界财务报表与明确会计原则的联合推理基准，旨在评估大语言模型在规则验证、违规识别及多违规联合诊断等任务中的审计能力，并揭示了模型在处理复杂合规性判断时的显著性能瓶颈。
Circularity of Thermodynamical Material Networks: Indicators, Examples, and Algorithms
本文提出利用热力学材料网络（TMNs）将循环经济视为材料网络设计问题，通过图论形式开发了循环性指标，并结合流体与固体材料的数值算例验证了该方法在刻画高动态物料流方面的优势。
A High-Resolution, US-scale Digital Similar of Interacting Livestock, Wild Birds, and Human Ecosystems with Applications to Multi-host Epidemic Spread
该论文构建了一个涵盖美国牲畜、野生鸟类和人类生态系统的高分辨率数字孪生模型，通过融合多源数据与统计优化技术，成功模拟并验证了 H5N1 禽流感在跨物种间的传播风险，从而为制定精准的监测策略提供了科学依据。