💻 computer science
AlloyGen: A Physics-grounded Self-adaptive Multi-agent Framework for Autonomous Alloy Design Workflows in Additive Manufacturing
本文介绍了 AlloyGen，这是一个基于物理原理、具有自适应能力的多智能体框架，它能够自主编排知识检索、热力学模拟和动态团队组织，以简化用于增材制造的复杂合金设计工作流。
💻 Category
cs
2363 篇论文
💻 computer science
Anatomy-preserving enhancement of fetal brain MRI without clean references
本文介绍了 FetMRIE，一种利用自适应状态匹配去噪扩散的新型无监督框架，旨在通过有效地抑制运动引起的噪声和伪影，同时在不需要干净参考图像的情况下保留关键的解剖和病理细节，从而增强胎儿大脑 MRI。
💻 computer science
Modern Computer Vision from CNNs to Foundation Models: A Unified Framework for Representation Learning
本综述提出了一个统一的表示学习框架，追踪了现代计算机视觉中判别式、多模态与生成式范式的演进脉络——从卷积神经网络（CNNs）和视觉 Transformer 到基础模型与扩散模型——并主张通过一种凝聚性的视角来推进通用视觉智能的发展。
💻 computer science
Benchmark Evaluation of the WordBinary AI-Text Detection Model on 9,000 AI-Generated Texts and 2,000 Pre-2015 Human Academic-Paper Samples
这项研究报告称，WordBinary AI 文本检测模型在一个包含 9,000 篇 AI 生成文本和 2,000 篇 2015 年以前人类学术论文、共计 11,000 个样本的特定基准测试中实现了完美的分类准确率（100%），同时承认这些结果在推广至通用准确率之前，需要进一步的独立验证和更广泛的测试。
💻 computer science
How Reliable Are Bengali LLM Benchmarks? A Cross-Lingual Contamination and Robustness Audit of Open-Weight Language Models
本文介绍并验证了一个用于审计孟加拉语大语言模型（LLM）基准测试可靠性的系统性框架，该框架通过检测跨语言数据污染并衡量对扰动的鲁棒性，揭示了初步试点结果显示其性能仅略高于随机水平。
💻 computer science
Advanced Techniques for 3D Image Reconstruction and Visualization in Medical Imaging: A Comparative Study of AI-Driven and Conventional Methods
本综述探讨了人工智能驱动与传统 3D 图像重建技术在医学成像领域的变革性影响，强调了深度学习、增强现实和优化算法如何提升诊断精度与手术规划，并应对计算需求和噪声等持续存在的挑战。
💻 computer science
Can Administrative Justice Be Predicted ? AStudy of Open Judicial Decisions in France
这项研究表明，经过法国法律领域适配的模型 JuriBERT，仅凭事实背景和程序背景，就能最准确地预测超过 15.7 万份法国行政法庭判决的结果，实现了 0.718 的宏平均 F1 分数，并凸显了在裁决前嵌入在案件事实中的预测信号。
💻 computer science
Repository-Scoped Knowledge Graph Context for Ontology Validation Test Generation: A Controlled Evaluation on TKTOnto
本文提出了一项受控评估，证明了仓库范围的知识图谱上下文选择能够通过自动隔离相关模块、满足确定性相关性契约并减少 2.24% 的输入标记，从而有效地为多模块 TKTOnto 制品生成本体验证测试。
💻 computer science
A Monotone Redundancy-Aware Decision-Burden Method for Explainable Human Oversight in Human–Robot Collaboration
本研究提出了一种用于人机协作中可解释人类监督的单调且具备冗余感知能力的决策负担方法，该方法确保安全条件绝不会被聚合评分所覆盖，通过广泛的计算模拟证明了其相较于未调整模型具有更优的预测性能和数学单调性，同时指出未来需要进行实地验证。
💻 computer science
Automated Hyperparameter Optimization for Transfer Learning-Based Machine Fault Diagnosis Using Hybrid Genetic–Simulated Annealing Algorithm
本文提出了一种基于遗传—模拟退火混合算法的用于迁移学习故障诊断的自动化超参数优化框架，该框架在涉及数据稀缺和领域偏移的多种工业场景中，展现出相较于基准方法稳健的性能提升。