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An REAE-LTransformer model for lithium-ion battery RUL prediction based on IFVIM
本文提出了一种由改进四向量智能元启发式（IFVIM）算法优化的 REAE-LTransformer 模型，通过有效提取退化特征、捕捉长期依赖关系并最小化预测误差，以准确预测锂离子电池的剩余使用寿命，在多个数据集上实现了卓越的性能，其平均绝对误差（MAE）低于 0.024 且决定系数（R²）超过 0.99。
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cs
2403 篇论文
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A Lightweight Appearance-Guided Association Module for Underwater Multi-Fish Tracking
本文提出了一种基于 XGBoost 的轻量级外观引导关联模块，该模块将颜色、梯度和形态学描述符集成到 SORT 框架中，旨在显著减少身份切换并提高实时水下监测中密集养殖鱼类的跟踪精度。
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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher, Logistic Chaotic Key Generation, and AES-CBC for Secure Binary File Protection
本文提出了一种可扩展的混合加密框架，该框架结合了用于混沌密钥生成的密码派生逻辑映射（Logistic Map）、用于构建大尺寸可逆矩阵的动态单模希尔密码（Unimodular Hill Cipher）以及 AES-CBC，旨在为通用二进制文件提供具有近乎理想熵值且具备强抗密码分析能力的鲁棒、格式无关的安全保障。
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Pivot-WFSM: Memory-Scalable Weighted Subgraph Mining by On-Demand Re-Matching
Pivot-WFSM 引入了一种具有内存可扩展性的加权频繁子图挖掘方法，该方法通过以按需重匹配取代传统的嵌入存储，大幅降低了峰值内存使用量，并使得分析此前会导致内存溢出故障的大型多重图数据库成为可能。
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A Scoring-Based Approach for Structuredness-Aware Business Process Classification
本文提出并评估了一种基于评分的方法，该方法通过分析事件日志中细粒度的时序和存在性活动关系，自动将业务流程划分为结构化类别（结构化、半结构化、松散结构化和非结构化），以解决流程挖掘中缺乏自动化支持的问题。
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MonitorVLM-v2: A Deployed Vision-Language Framework for Real-Time Safety Violation Detection
MonitorVLM-v2 是一个已部署的框架，它通过符号策略优化和熵驱动的分流机制，将开放式的视觉-语言推理转化为高效的单步符号预测，与人工检查相比，在实时工业安全监控中实现了 19.45 倍的速度提升以及显著更高的违规检测率。
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RGBA-Net: Reliability-Gated Asymmetric Fusion with Boundary Awareness for Lightweight RGB-D Salient Object Detection
RGBA-Net 是一个轻量级、最先进的 RGB-D 显著性目标检测框架，它采用非对称双流编码器、深度可靠性门控和边界感知融合模块，在仅有 349 万个参数的情况下实现了高精度，并有效地缓解了深度噪声和复杂性问题。
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Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition
本文介绍了 Azra，这是一个用于奥斯曼土耳其语手写文本识别的视觉-语言模型框架，该框架通过在精选数据上进行 LoRA 微调实现了最先进的性能，并证明了自主数据引导可以有效匹配精选方法，同时显著降低标注成本。
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Design and Implementation of a Tourism Management System Based on the SSH Framework
本文介绍了基于 SSH 框架的稳定、模块化旅游管理系统的设计与实现，该系统集成了优化的混合推荐算法，以实现高准确度、高负载下的低延迟以及强用户满意度。
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Bridging Retrieval Performance and Learning Outcomes: An Integrated Offline and Online Evaluation Framework for Retrieval-Augmented AI in Higher Education
本文提出了一个集成离线-在线评估框架（IOEF），该框架将技术检索指标与现有文献中的教育成果证据相结合，旨在证明在高等教育中有效的人工智能应用需要平衡信息检索性能与教学设计，而非仅仅依赖检索基准。