Network Slicing in 5G Mobile Communication Architecture, Profit Modeling, and Challenges
本文全面探讨了 5G 网络切片的概念与系统架构，重点分析了其商业模式与利润建模（包括自有切片实施与资源租赁），并指出了该领域面临的研究挑战与未来方向。
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2528 篇论文
Pwned: How Often Are Americans' Online Accounts Breached?
该研究结合美国代表性样本与“Have I Been Pwned"数据发现，至少 82.84% 的美国成年人曾遭遇账户泄露，人均至少被泄露三次，且受教育程度较高、中年、女性和白人群体更易受影响。
Excess demand in public transportation systems: The case of Pittsburgh's Port Authority
该论文针对公交数据中因车辆满载而遗漏的乘客信息（截断数据）会导致需求被低估的问题，提出了一种结合潜在超额需求识别机制与泊松回归模型的框架，并通过模拟验证及在匹兹堡港务局真实数据上的应用，成功实现了对公共交通系统超额需求的准确估算。
Implicit Biases in Refereeing: Lessons from NBA Referees
该研究利用 NBA 比赛数据重新审视了裁判的隐性偏见，发现主客场偏见（尤其是季后赛中）存在但随疫情有所减弱，特定球员确实受益于裁判判罚，但未发现针对特定球员、球队或种族的负面偏见。
BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks
本文提出了 BOPIM，一种针对时序网络影响力最大化问题的贝叶斯优化算法，通过设计基于汉明距离或杰卡德系数的核函数及改进的采集函数，在显著降低计算成本的同时实现了与黄金标准贪婪算法相当的影响力传播效果，并首次实现了对最优种子集不确定性的量化。
Robustness Over Time: Understanding Adversarial Examples' Effectiveness on Longitudinal Versions of Large Language Models
本文通过对 GPT、Llama 和 Qwen 三大主流大语言模型家族的纵向研究，揭示了模型版本迭代并不总能提升对抗鲁棒性（包括误分类、越狱和幻觉），且更大的模型规模或更新未必能解决现有安全问题，甚至可能加剧某些风险。
TIMotion: Temporal and Interactive Framework for Efficient Human-Human Motion Generation
本文提出了名为 TIMotion 的高效框架，通过因果交互注入、角色演化扫描和局部模式放大三个核心模块，解决了现有双人运动生成方法在时序建模与交互混合方面的不足，从而在 InterHuman 和 InterX 数据集上实现了更优越的性能。
VisPoison: An Effective Backdoor Attack Framework for Tabular Data Visualization Models
本文提出了 VisPoison 框架，通过数据投毒在文本生成可视化模型中引入隐蔽触发器，实现了对敏感信息的泄露、误导性图表生成及拒绝服务攻击，并证实了现有防御策略对此类攻击的防御效果有限。
Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Genereated Constraints
该论文提出了一种名为 OWL-TAMP 的新方法，通过利用视觉语言模型生成离散的行动排序约束和连续的代码化约束，成功将大模型的常识推理能力与任务运动规划系统相结合，从而实现了在开放世界中直接根据自然语言指令解决复杂的长程机器人操作任务。
"Should I Give Up Now?" Investigating LLM Pitfalls in Software Engineering
该研究通过分析 26 名参与者在复杂 Web 开发任务中的数据，揭示了大语言模型（LLM）在软件工程中的九类常见失败模式，并发现尽管用户尝试通过提示工程缓解问题，但持续的不准确回复仍导致 17 人最终放弃使用，且无帮助回复使放弃概率增加了 11 倍。
Active Prompt Learning with Vision-Language Model Priors
该论文提出了一种基于视觉语言模型先验的预算高效主动提示学习框架，通过类引导聚类和自适应类阈值选择策略，在主动学习场景下实现了比现有基线更优的少样本分类性能。
Towards a Taxonomy of Software Log Smells
该研究通过文献综述和编码分析，构建了一个包含九类日志坏味（Log Smells）的分类体系，并评估了现有修复工具，旨在帮助开发者编写更高质量的日志代码并指明未来的研究方向。
Collaborative Problem Solving in Mixed Reality: A Study on Visual Graph Analysis
该研究通过在混合现实环境中对比个人、名义小组与临时配对在视觉图分析任务中的表现，发现尽管引入了任务实例复杂度概念，但3D图表示并未比基准测试带来更优的协作效果，从而强调了使用名义小组作为评估协作虚拟环境基准的重要性。
ARSGaussian: 3D Gaussian Splatting with LiDAR for Aerial Remote Sensing Novel View Synthesis
该论文提出了 ARSGaussian 方法，通过引入 LiDAR 点云约束、畸变校正坐标变换及几何一致性损失，有效解决了航空遥感场景下 3D 高斯泼溅技术面临的浮点与过度生长问题，并发布了配套的 AIR-LONGYAN 数据集以推动高精度新视角合成研究。
Generative AI and LLMs in Industry: A text-mining Analysis and Critical Evaluation of Guidelines and Policy Statements Across Fourteen Industrial Sectors
该研究通过文本挖掘技术分析了全球十四个行业领域的 160 份指南与政策声明，旨在评估生成式人工智能和大型语言模型的治理现状，并提出在创新与伦理问责之间取得平衡的可行建议。
Kite: How to Delegate Voting Power Privately
本文提出了名为 Kite 的新协议，旨在为去中心化自治组织（DAO）提供隐私保护委托投票机制，使成员能够在不泄露委托关系的前提下自由委托、撤销或重新委托投票权，并通过零知识证明、通用可组合性（UC）安全分析及以太坊智能合约实现验证了其安全性与实用性。
Unveiling the Potential of iMarkers: Invisible Fiducial Markers for Advanced Robotics
该论文提出了一种名为 iMarkers 的创新型隐形基准标记，旨在解决传统可见标记破坏环境美观的问题，通过专为机器人和 AR 设备设计的硬件与开源算法，实现了在保持视觉隐蔽性的同时具备高灵活性、鲁棒性及广泛适用性的导航与识别功能。
Gender Bias in Perception of Human Managers Extends to AI Managers
该研究通过随机对照试验发现，性别偏见不仅存在于人类管理者中，同样延伸至 AI 管理者：获奖者更倾向于认可男性管理者（无论人类或 AI），而未获奖者则对女性管理者（尤其是女性 AI）表现出更强的不信任与负面评价。
A Survey on Wi-Fi Sensing Generalizability: Taxonomy, Techniques, Datasets, and Future Research Prospects
这篇综述论文系统回顾了 200 多篇关于 Wi-Fi 感知泛化性的文献，构建了涵盖从实验设置到模型部署的完整分类体系，深入分析了域适应、元学习等关键技术，总结了相关数据集，并提出了未来研究方向及数据集共享平台，旨在为提升 Wi-Fi 感知系统的泛化能力提供全面指南。
Recognition-Synergistic Scene Text Editing
本文提出了识别协同场景文本编辑（RS-STE）方法，通过构建统一框架将文本识别与编辑深度融合，利用多模态并行解码器和无监督循环自监督微调策略，在简化架构的同时实现了优于现有方法的场景文本编辑效果，并提升了下游识别任务性能。