💻 computer science
Smart Honeypot for Threat Detection and Classification in IoMt Networks
本文提出了 HoneyMed，一个面向 IoMT 网络的协议感知型蜜罐框架，该框架通过模拟医疗服务，利用机器学习实时捕获并分类攻击，在实现随机森林 98.50% 准确率的同时，生成不危及生产资产的区块链就绪型证据。
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cs
2305 篇论文
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nterpretable Alzheimer’s Disease Detection from CHAT Transcripts Using Criterion-Guided LLM Prompting and In-Context Learning
本文提出了一种无需训练且具有可解释性的框架，该框架利用大语言模型的准则引导提示（criterion-guided prompting）和上下文学习（in-context learning）技术，通过人工转录的语音检测阿尔茨海默病，在 ADReSS 2020 基准测试中实现了最先进的性能，同时强调了对高质量人工转录文本的关键依赖。
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Multi-Expert Measurement-Aware Learning for Carotid Intima-Media Complex Segmentation and Thickness Quantification in Ultrasound Images
本文提出了一种多专家测量感知学习框架，该框架利用多个专家的标注和一种专门的损失函数，旨在同时提高超声图像中颈动脉内中膜复合体分割的准确度以及毫米级厚度量化的精度，从而有效减轻评分者间差异性的影响。
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XGNN-ID: Explainable Graph Neural Network Framework for Imbalanced Datasets
本文介绍了 XGNN-ID，这是一个可解释图神经网络框架，它集成了一种新颖的选择性验证加权集成与节点导入门控机制（SVW-NG），旨在有效解决类别不平衡问题并增强模型在各种图数据集上的可解释性。
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A Framework for Natural Language Processing Integration in Human Resource Management
本研究提出了一种统一的、基于自然语言处理（NLP）的人力资源管理框架，该框架整合了招聘、情感分析和沟通工具，以提高效率并优化决策，同时也承认了与数据隐私、算法偏见及系统可扩展性相关的重大挑战。
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A Multimodal Deep Learning Framework for Early Epileptic Seizure Prediction Using EEG, Wearable Signals, and Behavioral Patterns
本文提出了一种新型多模态深度学习框架，该框架通过跨模态注意力系统和自适应个性化技术，整合了脑电图（EEG）、可穿戴生理数据及行为数据，旨在实现高准确度、早期癫痫发作预测并降低误报率。
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Explainable Early Alzheimer's Disease Detection Using a Hybrid Capsule and Vision Transformer-Based Framework with LIME
本文提出了一种结合胶囊网络与视觉 Transformer 的混合 MCN-MVT 框架，旨在实现高精度、可解释性的阿尔茨海默病早期检测，并通过在 MRI 数据上的卓越性能指标以及基于 LIME 的解释进行了验证。
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STDN-GEN: rapid synthesis of layered critical-material dependency networks for supply-chain sustainability analysis
该论文介绍了 STDN-GEN，这是一个利用大语言模型智能体和精选词汇表来快速合成可审计的四级关键材料供应链网络的自动化系统，与人工制图相比，在显著提高复现性和效率的同时，在识别组件及其生产依赖关系方面实现了高准确度。
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XTrust-Chain: An Explainable Intrusion Detection System with Trust-Based Automation and Immutable Decision Records
XTrust-Chain 是一个多层入侵检测框架，它结合了集成分类器、校准信任度量指标以及加密安全的审计追踪，旨在实现高置信度的自动化决策，同时确保在多个基准数据集上实现告警的不可篡改验证。
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Closure-Guided Optimization: Minimum Structural Repair as a General Constraint-Handling Principle
本文引入了闭包引导优化（Closure-Guided Optimization, CGO），这是一种利用可行性闭包复杂度（Feasibility Closure Complexity, FCC）来最小化结构修复成本的约束处理框架，证明了其在违规排名与实际修复难度发生分歧的情景下的有效性，同时也承认其并非对现有方法的普遍优势。