💻 计算机科学
Which papyrus HTR is good enough? Character-error-rate tolerance of four papyrological tasks on Greek texts
本研究为四项针对希腊语文本的纸草学任务确立了特定的字符错误率阈值，证明了尽管不同任务的准确度要求各异（范围从 3% 到 20%），但在噪声数据上对模型进行重训练能显著缓解性能下降，并使不完美的 HTR 系统在实际应用中具有可用性。
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cs
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💻 计算机科学
No Humans! Autonomous Development and Execution of a Forensic 3D Workflow by a General-Purpose AI Agent
本研究表明，通用人工智能智能体能够自主开发并执行从原始数据到最终报告的复杂法医三维人体形态重建工作流，虽然实现了部分准确性，但同时也强调了若缺乏严格的人类验证，技术上的完成并不保证科学结果的正确性。
💻 计算机科学
The Deferral Frontier: Deferral-Rule Geometry, Not Multidimensional Reliability, Explains Selective-Prediction Gains in Clinical AI
本文表明，一种结合了数据充分性和分布熟悉度等因素（而非仅仅依赖模型置信度）的多维可靠性门控选择性预测框架，通过识别出独特的、高风险的患者子集，并显著减少临床人工智能中需要人工复核的病例数量，其表现明显优于传统的基于置信度的推迟决策。
💻 计算机科学
A Relative Probabilistic Density Weighted Granular-Ball Twin Support Vector Machine for Robust Classification
本文提出了一种名为 RPDLDGBTWSVM 的鲁棒分类方法，该方法通过从高密度真实样本中生成粒度球，并在粒度球中心层面应用基于 KLIEP 的相对概率密度加权，从而增强了孪生支持向量机，以提高其在复杂数据集上的准确性和效率。
💻 计算机科学
Leakage-Resistant and Uncertainty-Aware Machine Learning for Carrier-Grade Router Power Prediction Using Real Traffic Telemetry
本研究利用真实流量遥测数据，开发了具有抗泄漏性和不确定性感知能力的机器学习模型，用于精确预测运营商级路由器的功耗，在实现高精度的同时，采用了适用于网络数字孪生和零接触绿色网络应用的轻量化、特定于路由器的方案。
💻 计算机科学
Predictive Artificial Intelligence and Legislative Gaps in Arabic Legal Texts
本研究评估了大语言模型识别和评估阿拉伯语法律文本中立法漏洞的能力，发现虽然它们能有效地检测遗漏并生成论据，但判定此类漏洞是否具有宪法意义，仍需要人类的法律判断，以区分实际缺陷与刻意的立法选择。
💻 计算机科学
Bibliographic Exploration Methodologies to Support Systematic and Scoping Reviews
本文提出并论证了一个利用自然语言处理和机器学习技术来分析文献语料库的可复制框架，从而在进行正式的系统评价或范围综述之前，协助研究人员制定研究问题、识别主题空白并优化检索策略。
💻 计算机科学
Dissecting Detection: Feature-Class Ablation and a Deployment-Aware Evaluation Metric for Static PE Malware Classifiers
本文通过对 Kaggle Windows-malware 数据集上的节/结构特征与导入/API 特征进行受控消融实验，评估了静态 PE 恶意软件分类器，证明了梯度提升算法在性能与部署效率方面均表现优异，并通过一种新型的延迟感知指标强调了各特征组之间的互补价值。
💻 计算机科学
Causal Local States: Scalable Simultaneous Causal Network Inference and Forecasting for Dynamical Systems
本文介绍了因果局部状态（Causal Local States, CLS），这是一个可扩展的框架，它通过为每个节点独立选择最优预测邻域，同时推断异构因果相互作用网络并对动力系统进行预测，从而实现了高保真度的网络重构以及与已知地面真值结构的模型相媲美的预测精度。
💻 计算机科学
Unsupervised Clustering of Visual Styles in Tie-Dye Images Using Multiple Feature Representations
本研究表明，在扎染图像的无监督聚类中，颜色矩（Color Moments）的表现优于其他五种特征表示方法，在各种聚类规模和评估指标下，均提供了最连贯、稳定且鲁棒的分组结果。