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Artificial Intelligence in Oral Squamous Cell Carcinoma Diagnosis: Exploring Deep Transfer Learning Strategies
本研究表明，通过使用经过数据增强和交叉验证优化的 EfficientNetB7 和 ResNet50 模型，深度迁移学习实现了对口腔鳞状细胞癌组织学图像的高精度分类，为提高诊断准确性并解决病理学家间的差异性提供了一种极具前景的解决方案。
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2403 篇论文
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Toward Understanding AI Adoption in the Global South: An Empirical Study of Creative Practitioners' Experiences in Iran
这项实证研究考察了伊朗创意从业者使用生成式人工智能的经验，揭示了地缘政治约束和技术限制如何通过主导性的导演心理模型、补偿性劳动以及底层“民俗伦理”（Folk Ethics）的出现，来塑造他们应对系统性不平等的行为。
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Hardening vibe-coded web applications with an automated security-audit skill: a controlled comparison of two builds of the same app
本文表明，将自动化安全审计技能集成到“氛围编程”（vibe coding）过程中，能显著提升 AI 生成 Web 应用的安全性，在对两个相同电子商务演示版本的受控对比中，将未缓解风险降低了 99%，并消除了所有高危漏洞。
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A Graph-Temporal Attention Network for Real-Time Intrusion Detection in Cyber-Physical Systems under Extreme Class Imbalance
本文提出了 GTAN，一种图-时间注意力网络（Graph-Temporal Attention Network），该网络结合了时间卷积编码器和图注意力编码器，并利用焦点对比损失（Focal Contrastive Loss），通过对时间序列和拓扑关系进行建模，从而有效地检测高度不平衡的网络物理系统（CPS）流量中的稀有入侵攻击。
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Robust Fake Information Detection via Semantics-Preserving Adversarial Training and Uncertainty-Aware Adaptive Decision
本文提出了 SPAT-UAD，这是一个鲁棒的虚假信息检测框架，它通过将语义保持对抗训练与不确定性感知自适应决策相结合，在处理表层变化和提高跨多个数据集的模型可靠性方面，显著优于现有基准模型。
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Symbolic Log Shield - an adversarial resistant neurosymbolic framework for network log classification
本文介绍了符号日志屏蔽（Symbolic Log Shield），这是一种神经符号框架，它显著减轻了大型语言模型在网络日志分类中面对对抗性越狱攻击的脆弱性，有效地将异常检测性能从严重退化的水平恢复甚至提升至更高水平。
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Data-Driven Mission Recommendation for LEO Satellites using Random Forest and Hybrid Deep Learning Forecasting
本文提出了一种针对 LAPAN-IPB 低轨卫星的数据驱动框架，该框架结合了混合 SARIMAX-LSTM 电压预测器和随机森林分类器，以生成可审计、基于证据的任务建议，从而通过一种可复现、客观的调度流程取代对未经记录的操作员经验的依赖。
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MRT: A Mamba-based Framework with Reusable Transformer for Scene Text Recognition
本文提出了 MRT，一种场景文本识别框架，该框架结合了用于高效局部空间聚合的邻域注意力增强型 Mamba 以及用于双向全局上下文的权重共享可重用 Transformer，在多个基准测试中实现了卓越的准确率与效率权衡。
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Federated Learning for Distributed Cyber Threat Detection: A Systematic Review of Architectures, Applications, and Open Challenges
本综述分析了用于分布式网络威胁检测的联邦学习架构、应用及挑战，强调了向去中心化模型转变以解决隐私和带宽限制的趋势，同时指出非独立同分布（non-IID）数据和对抗性攻击是有效实施的关键障碍。
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Fast One-Step Multi-View Clustering Based on the Tensor Log-Determinant
本文提出了一种快速的一步式多视图聚类方法，该方法将谱聚类与非负矩阵分解与张量对数行列式正则化相统一，以有效捕捉高阶跨视图相关性，并实现比现有最先进方法更优越的性能和可扩展性。