💻 computer science
Integrated Gradient-guided Adversarial Counterfactual Explanations of 12-lead Electrocardiograms
本文介绍了 InterGRACE，这是一个集成梯度引导的对抗性框架，通过针对 ST 段和 T 波等决策相关特征，为 12 导联心电图生成具有临床意义的反事实解释，从而增强人工智能模型在心肌梗死检测中的可解释性。
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cs
2305 篇论文
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Gender bias in the diagnosis of Alzheimer's Disease
本研究表明，公平性感知机器学习模型，特别是采用差异影响消除（Disparate Impact Remover）和对抗性去偏（adversarial debiasing）等偏差缓解技术的模型，能够在保持高预测准确性的同时，利用 ADNI 数据显著减少阿尔茨海默病分类中的性别相关差异，并增强临床及性别相关决定因素的可解释性。
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An Automated, Contamination-Controlled VQA Benchmark for Evaluating Vision-Language Models on 3D Oncology Imaging
本文介绍了一种自动化的、受污染控制的基准测试流水线，该流水线通过从私有的 3D 肿瘤影像和放射学报告中生成多项选择题，来严格评估视觉语言模型，并揭示了当前模型往往依赖于文本线索或数据集熟悉度，而非真正的视觉感知。
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DualAttentionNet: A Lightweight Dual-Attention Framework for Robust Multi-Class EEG Digit Decoding
本文介绍了 DualAttentionNet，这是一个轻量级的深度学习框架，它通过引入双通道注意力模块增强了传统的 EEGNet，在确保鲁棒性、可解释性和计算效率的同时，在多分类 EEG 数字解码任务中实现了 92.36% 的最先进准确率。
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Enhancing the Robustness of Android Malware Detection Systems Against Adversarial Attacks: A Systematic Review of Defense Strategies and Emerging Challenges
本文对基于人工智能的 Android 恶意软件检测系统进行了系统性的文献综述（2020–2025），分析了它们在对抗性攻击下的脆弱性，评估了现有的防御策略，并确定了实现鲁棒且可信安全的关键差距与未来的研究方向。
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LC-MSCKF: Hybrid Learned and Innovation-Feedback Covariance Calibration for Visual-Inertial Odometry
LC-MSCKF 通过采用一种结合了用于预测退化的轻量级学习分支与用于有界修正膨胀的创新反馈分支的混合两阶段不确定性校准策略，提升了视觉惯性里程计的精度，在多种基准测试中显著优于固定式和单分支自适应基准方法。
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Automatic detection of depression in clinical interviews with large language models
本研究表明，利用基于 Transformer 的模型和集成策略对临床访谈进行自动化语言分析，可以有效地检测粤语使用者的大型抑郁症，在显著提高处理效率的同时，也凸显了转录质量和对话语境对于实现最佳性能的重要性。
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GMD-YOLO26: A Lightweight Detector with Cooperative Three-Stage Feature Processing for UAVs
本文提出了 GMD-YOLO26，这是一种轻量级无人机检测器，它采用了一个由门控卷积特征增强、多尺度空洞注意力以及动态跨尺度特征聚合组成的协同三阶段流水线，旨在有效解决小目标检测挑战，同时在 VisDrone2019 基准测试上实现优异的精度与效率权衡。
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Knowledge Distillation-Based Lightweight Generative Large Language Models for Standardized Quality Control of Chinese Radiology Reports
本文提出了一种基于知识蒸馏的、可本地部署的 4B 参数规模语言模型系统，该系统有效地实现了中文放射报告标准化质量控制的自动化，与较大的教师模型相比，实现了高精度并显著提升了推理速度。
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Making Ethical AI Measurable & Auditable: A Construct Validity Framework for Fairness, Transparency, & Explainability
本文提出了一个构念效度框架，将伦理人工智能概念化为一个由公平性、透明度和可解释性组成的、依赖于情境的高阶构念，从而为开发用于监管合规和实证研究的可审计测量标准提供了一条具有理论依据的路径。