💻 computer science
Binding PQC to Copyleft via QGPL and Evaluating Quantum-Safe Distribution Integrity
本文介绍了量子通用公共许可证（QGPL）v3.0，该许可证强制要求开放科学分发过程中的后量子密码学完整性，并通过一种混合签名方案证明了其在无需中心化基础设施的情况下，在商用硬件上确保长期制品真实性的实际可行性。
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cs
2363 篇论文
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A Deep Learning and TOPSIS Framework for Predictive Maintenance Scheduling in Smart Manufacturing: An Industry 4.0 Approach
本文提出了一种工业4.0框架，该框架将基于深度学习的剩余使用寿命预测与TOPSIS多准则决策方法相结合，以优化预测性维护调度，并在涡扇发动机和轴承故障数据集上证明了在资源效率和故障优先级排序方面具有统计学意义的显著提升。
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TongGuOCR: A Layout-Aware and Token-Augmented OCR Framework for Chinese Historical Documents
TongGuOCR 是一种新颖的布局感知且基于 Token 增强的 OCR 框架，旨在通过利用用于连贯识别块的预处理模块以及用于扩展生僻字词汇并建模空间转换的 Token 增强识别模块，从而在具有挑战性的基准测试上显著超越现有的传统及多模态模型，以此实现对中国历史文献的准确转录。
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Calibrating Gemini to Human Raters in Spoken Language Assessment for EFL Learners in Asia
这项研究表明，虽然 Gemini 2.5 Flash 在人类评分者表现出中等一致性时，可以通过 10-shot 提示词在评估英语作为外语（EFL）学习者的英语口语方面达到人类水平的一致性，但当人类一致性极佳时，其表现会发生退化，这凸显了尽管其具备超越单纯词汇准确性的评估能力，仍需进行仔细的校准和人工监督。
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Toward Sustainable On-Device Intelligence: A Survey on Energy-Efficient RAG Systems with Small Language Models
本综述通过回顾模型压缩、轻量化架构和可持续性指标，对面向资源受限边缘设备的能效型检索增强生成（RAG）系统进行了研究综述，同时引入了 ALEMC 框架以指导可持续端侧智能的设计。
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StableEval Arena: A Cost-Aware Agentic Benchmark for Stablecoin Price Stability Prediction
StableEval Arena 是一个具备成本感知能力的基准测试框架，通过衡量预测质量、运行可靠性和计算成本的联合频谱，评估基于大语言模型（LLM）的智能体系统在稳定币脱锚风险预测方面的表现，并揭示了尽管智能体能够可靠地生成结构化输出，但在准确预测罕见的严重压力事件和持续脱锚事件方面仍面临困难。
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HERMES: Provably Secure Private Accounts for Account-Model Blockchains via Commitment-Coherent Encryption
本文介绍了 HERMES，这是一个统一的框架，它通过在无需可信设置的情况下，利用判定性 Diffie-Hellman 假设下的承诺相干加密，为账户模型区块链实现了平衡的隐私性、交易金额不可区分性以及发送者-接收者不可链接性。
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Visual Transformation Mechanisms for Integrating Digital Cultural Heritage Resources into Junior High School Art Curricula
本文提出了一种结合计算机视觉与基于规则的匹配技术的模块化视觉转换模型，旨在将敦煌壁画等数字文化遗产资源标准化地转化为自动化艺术课程任务与评估，并证明了该模型在初中环境下能显著提升学生的学习成果，且与教师评估保持高度一致。
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Testing JSON Schema Instruction Artifacts: Distributional Robustness under Validation-Equivalent Serialization and JSON Mode
本研究表明，验证等效的 JSON Schema 序列化可能会引起语言模型输出分布在统计学上显著且在实际应用中具有意义的变化，从而揭示了仅凭验证等效性不足以作为确保部署系统中分布鲁棒性的回归判据。
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BRB-GNN: Hybrid Belief Rule Base and Graph Neural Network Framework for Interpretable Fault Diagnosis in Wireless Sensor Networks
本文提出了 BRB-GNN，这是一种结合了用于空间特征提取的图神经网络与用于可解释分类的信念规则库的混合框架，旨在有效地诊断无线传感器网络中同时发生的多种故障，并在合成数据集和真实数据集上均展示了其性能。