💻 计算机科学
Machine Learning for PRACH Interference Detection in 5G NR Networks
本文对多种用于 5G NR PRACH 干扰检测的机器学习模型进行了基准测试，结果表明，虽然 Transformer 编码器具有高精度，但 CNN 和 XGBoost 在高准确率与计算效率之间提供了最佳平衡，使其成为最适合实时干扰管理的候选方案。
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💻 计算机科学
Design-Based Study of an Invisible Field Tool for Endangered Languages
这项基于设计的研究详细阐述了一个用于 Mozilla Common Voice 平台的 Excel-VBA 验证工具的开发与实地测试过程，展示了通过优先考虑社区正字法偏好而非技术特性来进行迭代设计改进，如何能够提升濒危切尔克斯语项目的语言数据质量及参与者的可持续性。
💻 计算机科学
High Quality Image Generation using Improved Generative Adversarial Networks and Optimized Stable Diffusion Models
本文提出了一种结合生成对抗网络（GANs）与优化后的稳定扩散模型（Stable Diffusion models）的混合架构，旨在解决训练不稳定和模式崩溃问题，从而实现比独立 GANs 更高品质、更具真实感的图像生成，适用于从法医重建到数据增强等多种应用场景。
💻 计算机科学
A Comparative Study of Faster R-CNN, Mask R-CNN, and YOLOv8 for Object Detection and Instance Segmentation, with a Custom-Class Transfer-Learning Case Study
本文通过一个定制的军事车辆案例研究，对用于目标检测和实例分割的 Faster R-CNN、Mask R-CNN 以及 YOLOv8 进行了理论与定性的对比分析，证明了在不断演进的实时检测架构背景下，轻量级单阶段检测器可以通过迁移学习有效地适应新类别，同时在性能上超越了仅在通用数据集上训练的两阶段模型。
💻 计算机科学
An Artificial Intelligence and Computer Vision Framework for Construction Safety Evacuation Modeling Across Complex Building Layouts
本文介绍了 PeopleFlow，这是一个结合了人工智能与计算机视觉的框架，它将实时现场数据与多智能体模拟相结合，用于对复杂、动态的施工环境中的疏散安全性进行建模与比较，从而在施工完成前，为应急路线规划和基础设施建设提供数据驱动的决策支持。
💻 计算机科学
A Hybrid CNN-Transformer Framework for Robust Coronary Artery Stenosis Detection in X-ray Angiography
本研究提出了一种基于 RT-DETR 的 CNN-Transformer 混合框架，该框架在 X 射线血管造影中实现了最先进的精度（97.8% mAP50）和实时性能（38 FPS），用于稳健的冠状动脉狭窄检测，在精度和速度方面均显著优于传统方法。
💻 计算机科学
Automatic Defect Detection and Intelligent Grading System for University Ceramics Integrating Computer Vision
本文提出了一种针对高校陶瓷的自动缺陷检测与智能分级系统，该系统集成了交叉偏振成像、基于 StyleGAN3 的数据增强以及 YOLOv8-CSLA 模型，旨在实现高精度的缺陷识别与基于严重程度的动态分级，同时与人工检测相比显著降低了漏检率。
💻 计算机科学
Trustworthy Deepfake Detection Through Explainable AI: Evaluating the Consistency of Visual Explanations Across Deepfake Datasets
本研究引入了解释一致性得分（Explanation Consistency Score, ECS），旨在证明具有高预测准确率的深度伪造检测器往往依赖于不稳定且特定于数据集的推理逻辑，从而导致泛化失败，并据此主张法医学模型除了传统的性能指标外，还必须在解释一致性方面进行评估。
💻 计算机科学
Prevalence of Cross-File Dependencies in Terraform and Their Resolution by Security Scanners
本文通过分析大规模 Terraform 数据集，揭示了跨文件依赖现象十分普遍且往往涉及安全敏感型资源，同时通过受控实验证明，现代安全扫描器在解析这些复杂的跨文件关系方面具有不同程度但显著的能力，从而挑战了它们无法处理多文件推理能力的假设。
💻 计算机科学
Synthetic longitudinal dialogue and preference alignment for substance use recovery support
本文介绍了 ChatThero，这是一个利用多智能体模拟纵向对话，并结合监督微调与专家引导的偏好优化，来生成更优越且具备上下文感知能力的物质使用障碍康复支持响应的系统，该系统的有效性已通过医师评估和可行性试点研究得到了验证。