💻 computer science
Born Flawed? Publication-Time Citation Topology Improves Retraction Early-Warning
本研究表明，分析论文发表时的参考文献结构特征——具体包括自引率、参考文献年份的分布以及引用文献的新近度——可以在任何发表后证据出现之前，显著提高对未来撤稿风险的早期检测能力。
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cs
2403 篇论文
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An Explainable and Fair TabNet Framework for Remote Employee Performance Prediction Using Multidimensional Workplace Data
本文提出了一种可解释的 TabNet 框架，该框架利用基于注意力的深度学习和 SHAP 值，通过大规模数据集对远程员工绩效进行准确、稳健且公平的预测，在确保人力资源决策透明与公正的同时，性能优于传统的基准模型。
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Identification of Causative Drugs for Adverse Events Using BioClinicalBERT and BioGPT on Social Media
本研究表明，先进的大型语言模型（特别是 BioClinicalBERT 和 BioGPT）在自动识别社交媒体和药物评论数据集中导致不良事件的致病药物方面达到了极高的准确率（F1 分数和准确率均为 98%），为药物安全性监测提供了一种极具前景的实时解决方案。
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Distributed Consent Based Sociocracy 3.0 Governance Framework for Autonomous Robot Systems
本文提出了一种分布式基于共识的 Sociocracy 3.0 治理框架，该框架将 S3 原则与 ROS 2 架构相结合，以增强自主多机器人系统中伦理、透明且可扩展的协调能力，并通过在 DROID 100 数据集上的评估，证明了其在减少冲突、提高可调试性和提升共识成功率方面的显著改进。
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Multivariate time series forecasting with InvDec via separate temporal and variate modeling
本文提出了 InvDec，一种混合多元时间序列预测架构，该架构通过倒置解码器和延迟变量嵌入，实现了时间编码与变量级解码之间的原则性分离，通过有效平衡时间模式与跨变量依赖关系，证明了其在高维数据集上的显著性能提升。
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YOLO-LOLG Mamba: Cross-Scale Feature Fusion with State Space Models for Industrial Steel Defect Detection
本文提出了一种名为 YOLO-LOLG Mamba 的新型钢材表面缺陷检测框架，该框架通过集成 LODConv、LDAM 和 MsGroupMamba 模块来增强跨尺度特征融合与全局上下文建模，使其在工业数据集上的准确率和泛化能力均优于 YOLOv8n。
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Deep Learning for Saffron Adulteration Detection from Stigma Images: A Comparative Study of AlexNet, ResNet, and VGG16
本研究表明，基于卷积神经网络的方法（具体为利用迁移学习的 AlexNet）能够有效且准确地辨别真实的藏红花花柱与伪造材料，为质量控制提供了一种极具前景的无损解决方案。
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NEDOQwen: Diagnosing and Repairing a Turkish-Centric 0.824B Language Model
本文介绍了 NEDOQwen，这是一个以土耳其语为中心的 824M 参数语言模型，旨在展示一种低成本、可审计的工作流，用于诊断内部与外部评估之间的不匹配，并通过微调和修复实现针对性的基准测试提升，同时警示此类提升并不等同于广泛的能力。
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Financial Discourse on the First Social Network for Artificial Intelligence Agents
本文通过分析第一个大规模 AI 智能体社交网络 Moltbook，旨在展示 Meta 超级智能实验室在 2026 年 3 月的收购如何使该社区的话题迅速从加密货币交易转向基础设施开发。
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Algorithmic Gaslighting: Reality Distortion by Large Language Models
本研究引入了现实扭曲指数（Reality Distortion Index, RDI）和算法感知扭曲（Algorithmic Perceptual Distortion, APD）谱系，旨在通过实证方式量化前沿大语言模型如何通过“算法煤气灯效应”等行为系统性地扭曲用户对现实的感知，揭示了显著的模型间差异，并呼吁采取紧急的监管与临床干预。