💻 计算机科学
An Offset Vector-Based Genetic Algorithm for Painted Body Storage Resequencing
本文通过提出一种利用显式统一公式、偏移向量表示和先验分布机制的增强型偏移向量遗传算法（EGA-OV），旨在解决涂色体存储重排序问题，从而在有效性和计算效率方面均超越现有的最先进方法。
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cs
3775 篇论文
💻 计算机科学
Where do the gains come from? A component analysis of a spatial-decomposition memetic algorithm for large geometric traveling salesman problems
本文分析了一种用于大规模几何旅行商问题（TSP）的空间分解模因算法，揭示了其性能提升主要源于先进的三层局部搜索而非基于种群的机制，并且尽管该算法与 LKH-3 等最先进的求解器相比具有显著的速度优势，但其产生的解质量较低，在诸如 PCB 钻孔等特定应用中带来的实际收益极小。
💻 计算机科学
Ability-Residual Decoupled Modeling for Affective Cognitive Diagnosis
本文提出了一种用于情感认知诊断的能力-残差解耦框架，该框架通过显式建模稳定的认知残差来防止其污染情感表示，从而提高多个数据集上的响应预测准确性和情感对齐度。
💻 计算机科学
Versioned Governance for Frontier AI: A Software-Engineering-Inspired Approach
本文提出了一种受软件工程启发的 AI 治理框架，通过倡导细粒度的版本控制、分类变更日志以及明确的回滚机制，来解决规范性政策的“隐性漂移”问题，从而确保政策演进具有透明性、可审计性并获得监管认可。
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PulmoDiagAI: An Intelligent Medical Diagnosis System for Automated Pulmonary Pathology Classification using Deep Learning
本文介绍了 PulmoDiagAI，这是一个基于深度学习的智能系统，它利用微调后的卷积神经网络（CNN）架构和先进的图像预处理技术，实现了对医学影像中肺癌和 COVID-19 的高精度自动分类，并最终通过实时图形用户界面（GUI）进行部署，以辅助临床医生进行疾病的早期检测。
💻 计算机科学
Generative-AI Rewriting and the Robustness of Health Misinformation Detection: A Cross-Dataset Evaluation of Failure Mechanisms and Mitigation
本研究表明，生成式人工智能重写会通过诱发特定数据集的失效模式，显著降低健康虚假信息检测器的性能，尽管具备转换感知能力的训练可以在同一领域内部分恢复鲁棒性，但无法一致地推广至不同数据集。
💻 计算机科学
A Drift-Aware Continuous Hybrid Learning Framework for Adaptive and Robust Stock Trading
本文介绍了 DACH-DDPG，这是一种漂移感知型连续混合学习框架，它结合了用于自适应信号生成的 SVM 和 XGBoost 以及用于序列交易决策的 DDPG 智能体，通过基于性能触发的模型自适应有效应对市场非平稳性，从而实现卓越的风险调整后收益。
💻 计算机科学
An Intelligent Ultrasound Image–Based Deep Learning Framework for Early Breast Cancer Diagnosis Using Transposed Self-Attention and Optimized Spiking Neural Networks
本文提出了 EWGF-CTSA-OSN 框架，该框架通过集成熵权引导滤波、卷积转置自注意力机制以及经过优化的脉冲神经网络，通过有效抑制噪声、捕获多尺度特征并利用屎壳郎优化算法进行参数微调，实现了从超声图像中对乳腺癌进行高度准确的早期诊断。
💻 计算机科学
Benchmarking Individual and Ensemble XAI Methods for Arabic Transformer-Based Text Classification
本文针对基于阿拉伯语 Transformer 的文本分类任务，对个体及集成可解释人工智能（XAI）方法进行了全面的基准测试，结果表明，虽然选择性集成在以模型为中心的忠实度方面提供了适度的提升，但在以人为中心的合理性方面并未显著增强，同时本文还引入了一种具有成本效益的自动化理由选择方法。
💻 计算机科学
A SHAP-Guided Retrieval-Augmented Generation Framework for Predictive Maintenance Decision Support
本文提出了一种概念验证框架，该框架将基于 SHAP 的模型解释与检索增强生成（RAG）相结合，通过根据主导失效因素检索相关知识，将预测性维护的失效预测转化为具有可操作性、可解释性且针对特定案例的维护建议。