mlx-snn: Spiking Neural Networks on Apple Silicon via MLX
本文介绍了首个基于 Apple MLX 框架原生构建的脉冲神经网络库 mlx-snn，它通过提供多种神经元模型、编码方法及高效的反向传播训练流程，在 Apple Silicon 硬件上实现了比现有 PyTorch 方案更优的训练速度与内存效率。
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67 篇论文
Empirical Evaluation of No Free Lunch Violations in Permutation-Based Optimization
本文通过实证研究证明，在基于排列的优化问题中，目标函数的代数重构（如求和与求差）会破坏无免费午餐定理所依赖的均匀采样对称性，导致算法性能排序发生显著且结构化的偏移，从而表明算法选择必须同时考虑问题类别与目标函数的具体表示形式。
Joint Hardware-Workload Co-Optimization for In-Memory Computing Accelerators
该论文提出了一种基于优化进化算法的联合硬件 - 工作负载协同优化框架，旨在设计能够高效支持多种神经网络工作负载的通用存内计算加速器，从而在 RRAM 和 SRAM 架构上显著缩小了通用设计与专用设计之间的性能差距，并实现了高达 95.5% 的能效延迟面积积（EDAP）降低。
An Adaptive KKT-Based Indicator for Convergence Assessment in Multi-Objective Optimization
本文针对多目标优化中参考集依赖指标的局限性，提出了一种基于分位数归一化的自适应 KKT 收敛指标，在保留驻点性解释的同时显著提升了算法在异质分布场景下的鲁棒性。
Lyapunov Stability of Stochastic Vector Optimization: Theory and Numerical Implementation
本文通过建立随机向量优化漂移 - 扩散模型的严格李雅普诺夫稳定性理论，并开发了基于 PyMOO 框架的数值实现，揭示了该方法在高维受限评估预算场景下作为可严格分析的随机搜索替代方案的有效性。
VietNormalizer: An Open-Source, Dependency-Free Python Library for Vietnamese Text Normalization in TTS and NLP Applications
本文介绍了 VietNormalizer，这是一个专为越南语 TTS 和 NLP 应用设计的开源、零依赖 Python 库，它通过统一的基于规则的流水线，高效地将非标准文本（如数字、日期、货币、缩写及外来词）转换为可发音的越南语形式。
Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
该论文提出了一种名为“随机丢弃（dropout）”的方法，通过在训练过程中随机忽略一半的特征检测器来防止过拟合和复杂的共适应现象，从而显著提升了神经网络在语音和物体识别等基准任务上的性能。