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本文针对基于视觉的实时美国手语识别，对十种机器学习和深度学习流水线进行了对比基准测试，结果表明，基于关键点的 XGBoost 和双向 LSTM 模型在保持适用于消费级硬件的低延迟推理的同时，实现了更高的准确率以及对签名者差异性的鲁棒性。
本文介绍了 AnoMLP-TCP，这是一种轻量级的异常感知多层感知器，它在实现与更复杂的 AnoLSTM-TCP 模型相当的测试用例优先级排序有效性的同时，显著减少了参数数量和训练时间。
本文在两个用于多输出成对计算的合成基准测试上评估了一种共享有限松弛神经网络媒介，发现虽然该系统可以执行固定位置的二次计算，但未能展示出资源优势，也未能达到独立模型或专门模型（如傅里叶神经算子）的准确度。
本研究提出了一种结合 TF-IDF、GloVe 和 Sentence-BERT 的混合框架，旨在分析计算机科学领域期刊排名的波动情况，并通过有效地将研究主题映射到合适的 Q1–Q4 级出版物，从而优化期刊选择策略，且不受语言差异的影响。
本文评估了 UPGen 和 Proteus 审查规避系统，揭示了尽管 UPGen 的“附带损伤陷阱”在理论上可以防止在不造成大规模附带损伤的情况下被封锁，但实验复现表明，公开可用的伪装特征无法实现这种抗性，因为标准分类器能够可靠地将它们的流量与良性协议区分开来。
本研究引入了一种全新的两阶段症状感知框架，该框架利用 MentalMARBERT 和基于 DSM-5-TR 的掩码机制，实现了对五种阿拉伯语心理障碍的先进细粒度分类，并显著提升了症状提取能力，解决了以往二元检测方法的局限性。
本文提出了一个用于评估多轮业务智能体的实用且可维护的框架，该框架集成了模块化 LLM 评判器、保持意图一致的用户模拟以及人机协同治理，以确保对智能体性能和业务知识差距进行可靠且具可操作性的测量。
本文提出了一种针对冻结语言模型的记忆系统，该系统结合了外部日志簿与定期的基于 LoRA 的整合，在实现高准确度和长期稳定性的同时，显著降低了与知识编辑和检索增强生成（RAG）方法相比的计算成本，尽管它在处理未教授关系的伪组合问题上仍面临挑战。
本文介绍了栗子策略（CS-GA），这是一种受自然启发的遗传算法，它整合了源自中国栗树生命周期的九种算子，以有效地管理种群多样性，并在连续优化基准测试和组合二维背包问题上显著优于经典的遗传算法。
本文提出了一种基于 Transformer 的单幅图像去雾网络，该网络通过将物理先验引导与自适应特征调制相结合，以有效处理空间非均匀雾气并保留精细结构细节，在多个基准数据集上实现了最先进的性能。