4057 篇论文
本文提出了像素链加密（PixelChain Encryption, PCE），这是一种受区块链原理启发、通过递归 SHA-256 哈希和基于 XOR 的密钥流来保护图像的轻量级可逆密码学框架，该框架在无需分布式账本的情况下实现了对统计攻击的高抵抗力以及适用于资源受限的物联网和医学成像应用的低计算复杂度。
本文提出了一种利用具有结构可塑性和脉冲时间依赖可塑性的脉冲神经P系统进行英文字母图像分类的新方法，该方法结合了梯度下降和赫布规则，在无噪声数据上实现了99.79%的准确率，并在噪声数据集上优于现有模型。
本文介绍了 CareLoop，这是一个临床世界的沙盒，通过衡量 AI 模型在模拟轨迹中发现隐藏状态、适应约束以及管理后果的能力，评估其在患者复杂生活背景下进行医学实践的能力，从而揭示了执行层面的能力与仅仅掌握医学事实是截然不同且更具挑战性的。
这项针对50项研究的系统综述评估了用于外周血涂片中疟原虫和镰状细胞的经典学习与深度学习分割技术，强调了它们在低资源环境下部署的潜力，同时指出了在数据集标准化、外部验证及边缘设备优化方面的关键差距。
本研究评估了视觉语言模型在从异构多页实验室报告中提取结构化数据方面的表现，发现虽然全文档处理具有更高的速度优势，但使用 Qwen2.5-VL 的逐页工作流在不同文档长度下实现了最高的准确性和稳定性。
本文介绍了 GLeMM，这是一个大规模、全自动且多语言的派生形态学数据集，涵盖了七种欧洲语言，旨在为词法形成中形式与意义关系的数据驱动研究和计算测试提供支持。
本文提出了 SOFA，一种针对地理分布式函数即服务（FaaS）数据中心的创新资源编排框架，该框架在保持或提升服务水平协议（SLA）性能的同时，能够同时优化能源成本、碳排放量和水资源消耗。
本文提出了一种用于鲁棒 3D 表示学习的新型跨模态框架，该框架通过集成用于分层概率几何建模的多粒度高斯混合模型与用于多尺度视觉增强的模块，在分类、部分分割和少样本学习任务中实现了最先进的性能。
本文介绍了一种集成基于 YOLOv8n 的人脸识别、智能门铃以及通过 Blynk 和 Supabase 实现远程访问控制的智能门锁原型设计与实现，展示了其在验证居民身份和管理访客进入方面的高准确性与高可靠性，以用于住宅安全。
本文提出了 CAFM，一种利用局部窗口注意力、瓶颈压缩和对称对比学习来有效整合 RGB 与 3D 点云特征的跨模态局部对齐融合方法，旨在实现卓越的工业异常检测与定位，并在 MVTec 3D-AD 数据集上达到了最先进的性能。