💻 computer science
Adaptive Interpolatory Curve Subdivision with Learned Local Angles
本文介绍了一种自适应插值细分方案，该方案通过一种紧凑的边向预测器学习局部插入角，在保持细分曲线经过原始控制点的保证的同时，在欧几里得、球面和双曲几何结构中，其精度和光滑度均优于固定张力的基准方案。
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cs
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X-WAF: A Hybrid Machine Learning Framework with SHAP-Driven Explainability and Automated Rule Synthesis for Real-Time Web Application Protection
本文提出了 X-WAF，这是一个结合了集成分类器与 SHAP 驱动的可解释性，以实现高精度、低延迟的零日 Web 攻击检测，并能自动将洞察转化为可操作的 ModSecurity 规则，从而无缝集成到现有安全基础设施中的混合机器学习框架。
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StrokeID-NER : A Stroke Named Entity Recognition Dataset for Indonesian Patient- Generated Health Queries
本文介绍了 StrokeID-NER，这是一个公开可用的印尼语数据集，包含 1,742 条针对中风相关命名实体进行标注的患者生成健康查询，该数据集用于证明经过微调的 Transformer 模型在识别非正式和地区性医学术语方面显著优于零样本基准模型，同时强调未来的性能提升主要取决于扩大词汇覆盖范围，而非模型架构。
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Assessing the Credibility of Corporate SDG Claims: An Agentic AI Framework for Sustainability Report Analysis
本研究引入了一种可扩展且具有理论依据的智能体AI框架，该框架通过一个五维量表对企业可持续发展目标（SDG）声明的可信度进行严谨评估，结果显示，尽管大多数披露内容具有部分实质性，但企业往往低估了其自身的实际可持续发展参与度。
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Improved Road Pothole Detection and Instance Segmentation Using Mask RCNN with Histogram Equalization and Adam Optimization
本研究提出了一种通过直方图均衡化和 Adam 优化器增强的改进型 Mask R-CNN 框架，旨在实现 90.4% 的路面坑洼检测与实例分割平均精度均值（mAP），其性能显著优于基准模型，用于智能道路监测。
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Conditional Diffusion-Based Data Augmentation for Imbalanced Multi-Mode Fault Diagnosis in Predictive Maintenance
本文表明，类条件去噪扩散概率模型（DDPMs）通过合成高保真度的少数类样本，有效地缓解了预测性维护中严重的类别不平衡问题，在检测罕见工业故障方面显著优于 SMOTE 和 GANs 等传统增强方法。
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Causal Retrieval-Augmented Generation: ModifyingFake Correlations in AI-Driven Knowledge Systems through Algorithmic Nudging
本文介绍了因果检索增强生成（Causal Retrieval-Augmented Generation, CR-RAG），该框架将 RAG 流水线建模为结构因果模型，通过后门调整、逆概率重加权和反事实数据增强来减轻伪相关并减少幻觉，在知识密集型基准测试中取得了显著的性能提升，尤其是在长尾问题方面。
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Diffusion Model-Based Image Restoration: Interactive Learning of Determinism and Stochasticity
本文提出了一种用于图像修复的新颖扩散框架，该框架通过对确定性和随机性的交互建模，以有效地适应不同退化任务的异构需求，从而在多种修复场景中实现了卓越的性能和可解释性。
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Topology-Preserving Anisotropic Adaptive Yarn-Level Cloth Simulation Using Direction-Aware Energy Evaluation
本文提出了一种拓扑保持、方向感知的纱线级织物模拟自适应框架，该框架根据局部变形和接触活跃度动态调整约束计算强度，同时利用视觉上采样来维持高保真编织结构，而不会产生过高的计算成本。
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IBKA-Transformer: An Improved Black Kite Algorithm Optimized Transformer for Industrial Robot Bearing Fault Diagnosis
本文提出了一种名为 IBKA-Transformer 的新型故障诊断方法，该方法将改进的黑鸢算法（Black Kite Algorithm）与 Transformer 模型相结合，用于优化超参数和选择特征，在工业机器人轴承故障诊断中实现了 99.86% 的准确率。