💻 计算机科学
Validation asymmetry in generative AI–generated clinical educational content: a scoping review
这项针对161项研究的范围综述揭示了生成式人工智能生成的临床教育内容在验证方面存在显著的不对称性，即研究过度优先评估表征忠实度，而很大程度上忽略了对人口统计学偏见、缓解策略以及报告可复现性的评估。
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cs
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💻 计算机科学
Zero Trust Security Architecture in Cloud-Native Healthcare Systems: A Systematic Taxonomy, Implementation Framework, and Governance Paradigms
本文针对云原生医疗系统量身定制了零信任实现的全面系统综述与架构分类法，综合了符合 NIST 标准的框架，评估了威胁向量，并建立了确保符合 HIPAA 和 GDPR 等法规的治理路线图。
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AI-Based Tribal Community Sustainability Prediction System Using Machine Learning: A Case Study of Palghar District, Maharashtra
本研究提出了一种基于 2011 年人口普查数据的 AI 框架，用于对马哈拉施特拉邦帕尔加尔县的部落社区可持续性进行分类，在利用逻辑回归实现高准确率的同时，确定了教育是最关键的因素，尽管由于目标类别与输入特征之间的循环关系，该结果主要作为概念验证。
💻 计算机科学
Cleaning the Chaos: Building a Structured Corpus from Rajya Sabha Debates
本文呈现了一个从非结构化在线记录中提取的、经过结构化处理、清洗并进行主题标注的拉贾萨布哈（Rajya Sabha）辩论语料库，该语料库整合了发言人识别、日期匹配以及基于 LLaMA 辅助的主题分类，旨在为印度议会话语的计算分析提供支持。
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The Warmup Protocol Problem: JIT, GC, and Lazy Evaluation Effects on WRSS in Julia, Haskell, and Python
本研究调查了预热协议的选择——具体而言是即时编译（JIT）、垃圾回收（GC）以及延迟求值效应的排除或包含——如何扭曲 Julia、Haskell 和 Python 的工作负载-运行时缩放特征（WRSS）及瓶颈转换点，从而揭示了标准的稳态基准测试可能会误报真实的首次执行性能，并产生具有误导性的跨语言缩放结论。
💻 计算机科学
OpenWell: Energy-Based Interactive Discovery for Open-World Medical Segmentation
OpenWell 是一个基于能量的框架，它将解剖类别建模为概率能量阱，从而在无需基于梯度的重新训练的情况下，实现用于开放世界医学分割的鲁棒分布外检测以及实时、单样本的交互式自适应。
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A Longitudinal Analysis of SAP Architecture Evolution from R/3 to S/4HANA
本文对 SAP 从三层式 R/3 模型向内存中运行的 S/4HANA 平台的架构演进进行了纵向分析，识别了关键的技术驱动因素、迁移路径，以及定义了这一转型的应用逻辑与数据存储之间关系的战略性重新概念化。
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Extending WRSS to Rust, Julia, Haskell, and Python Under Irregular Parallel Workloads
本研究将工作负载-运行时缩放特征（WRSS）框架从常规扩展到涵盖 Rust、Julia、Haskell 和 Python 的非规则并行工作负载，通过提出一种四成分分解方法来隔离负载不均衡，旨在确定在存在动态控制流和内存访问模式的情况下，原有的方法论在准确识别瓶颈转换点方面是否仍然具有诊断有效性，或者是否需要进行修正。
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Consistency-Aware Multimodal Media Authentication for Deepfake Detection, Tampering Localization, and Source Verification
本文提出了一种一致性感知多模态认证框架，该框架整合了视觉特征、双域水印证据以及结构化溯源元数据，旨在共同执行深度伪造检测、篡改定位和来源验证，并证明在证据退化、缺失或冲突的情况下，其鲁棒性和准确性均优于传统的融合方法。
💻 计算机科学
Provenance-Aware Evaluation of Cloud and Local Large Language Models for Cybersecurity Workloads
本文对一项网络安全推理项目进行了审计，旨在证明其发布的云端与本地能耗对比因溯源缺陷（包括将恒等式伪装成测量值以及量纲不匹配）而无效，从而为未来的评估建立一套严谨的、具备溯源意识的协议。