Bridging the Skill Gap in Clinical CBCT Interpretation with CBCTRepD
本文提出了名为 CBCTRepD 的双语口腔颌面 CBCT 报告生成系统，该系统基于大规模高质量配对数据构建，并通过临床验证证明其不仅能生成达到中级放射科医生水平的报告草稿，还能在放射科医生与 AI 协作中显著提升不同经验水平医生的诊断质量并减少漏诊。
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3447 篇论文
STADA: Specification-based Testing for Autonomous Driving Agents
本文提出了 STADA 框架，该框架利用时序逻辑（LTLf）规范自动生成自动驾驶代理的多样化测试场景，在显著提升覆盖率和减少模拟次数的同时，有效解决了现有方法在验证形式化安全需求时依赖人工或随机生成导致的效率与完整性不足问题。
Simple minimally unsatisfiable subsets of 2-CNFs
本文研究了 2-CNF 公式的最小不可满足子集（MUS），提出了识别 2-MUS 的线性时间算法，证明了寻找特定类型 MUS 的复杂性差异（如包含一个或两个单元子句的 MUS 可在多项式时间内求解，而判断是否存在亏度为 1 的 MUS 是 NP 完全的），并给出了针对含单元子句 MUS 的增量多项式时间算法。
Contrastive learning-based video quality assessment-jointed video vision transformer for video recognition
该论文提出了一种名为 SSL-V3 的自监督视频分类框架，通过联合无参考视频质量评估（VQA）与视频视觉 Transformer，利用对比学习机制将视频质量分数作为特征调节因子，有效解决了 VQA 标签稀缺问题并显著提升了在模糊视频等场景下的分类性能。
Med-DualLoRA: Local Adaptation of Foundation Models for 3D Cardiac MRI
本文提出了 Med-DualLoRA，一种面向 3D 心脏 MRI 疾病检测的客户端感知参数高效联邦微调框架，通过解耦全局共享与本地低秩适应模块，在保护数据隐私的同时显著提升了多中心异构场景下的模型性能并降低了通信开销。
VCR: Variance-Driven Channel Recalibration for Robust Low-Light Enhancement
该论文提出了名为 VCR 的鲁棒低光照增强框架，通过包含基于方差引导特征过滤的通道自适应调整（CAA）模块和色彩分布对齐（CDA）模块，有效解决了现有方法中亮度与色彩通道不一致及分布错位的问题，从而在多个基准数据集上实现了超越现有技术的状态。
Report for NSF Workshop on Algorithm-Hardware Co-design for Medical Applications
本报告总结了 2024 年 9 月在匹兹堡举行的 NSF 医疗应用算法 - 硬件协同设计研讨会，该会议汇聚跨学科专家探讨了四大核心主题，并呼吁通过持续投资共享基础设施、开发临床工作流感知系统及建立可扩展验证生态等战略举措，推动下一代医疗技术的根本性变革与安全转化。
Learning Adaptive Force Control for Contact-Rich Sample Scraping with Heterogeneous Materials
该论文提出了一种结合低层笛卡尔阻抗控制与高层强化学习的自适应力控制框架，使机器人能够根据感知反馈动态调整末端执行器的接触力，从而在仿真和真实环境中高效完成针对异质材料的刮取任务，其性能比固定力基线平均提升了 10.9%。
PPGuide: Steering Diffusion Policies with Performance Predictive Guidance
本文提出了 PPGuide，一种轻量级的基于分类器的框架，它利用自监督的多实例学习自动识别导致成功或失败的观测 - 动作片段来训练性能预测器，并在推理阶段通过实时梯度引导预训练的扩散策略避开失败模式，从而在无需昂贵世界模型或额外专家数据的情况下显著提升机器人操作任务的成功率。
Poisson Sampling over Acyclic Joins
该论文提出了一种针对无环连接查询的泊松采样算法，通过构建随机访问索引和探测机制，在无需完全物化连接结果的情况下实现了近乎实例最优的高效采样，并证明该方法在列式存储中不仅显著优于传统重采样算法，还能作为统一基础高效支持经典无环连接处理。
World Mouse: Exploring Interactions with a Cross-Reality Cursor
该论文提出了"World Mouse"，一种利用语义分割和网格重建技术，通过表面法线实现物体内精确定位、并通过插值实现物体间导航的跨现实光标，旨在解决扩展现实（XR）中自然交互在精度与可达性方面的局限性，从而实现虚实环境间的无缝交互。
Too Vivid to Be Real? Benchmarking and Calibrating Generative Color Fidelity
该论文针对现有文本生成图像评估中因偏好鲜艳风格而导致真实感不足的问题，提出了包含百万级数据的色彩保真度数据集（CFD）、基于多模态编码器的评估指标（CFM）以及无需训练的自适应色彩保真度优化方法（CFR），共同构建了一个用于评估和提升写实风格图像色彩真实性的渐进式框架。
TreeON: Reconstructing 3D Tree Point Clouds from Orthophotos and Heightmaps
TreeON 提出了一种新颖的神经框架，仅需单张正射影像和数字表面模型，通过结合几何监督与可微分阴影及轮廓损失的训练策略，在无需真实地面激光扫描数据的情况下，成功从稀疏地理数据中重建出高质量且结构合理的 3D 树木点云。
Layered Performance Analysis of TLS 1.3 Handshakes: Classical, Hybrid, and Pure Post-Quantum Key Exchange
本文通过实验室架构对 TLS 1.3 协议中传统、混合及纯后量子密钥交换算法在 TCP 握手、TLS 握手及 HTTP 应用层等多个层面的性能影响进行了实证研究与统计分析。
Task-Aware Delegation Cues for LLM Agents
该论文提出了一种任务感知的协作信号层，通过将离线偏好评估转化为在线可解释的委托线索（如能力画像与协调风险提示），构建了一个支持共同验证、自适应路由及可审计问责的闭环委托协议，从而将人机协作中的委托决策从黑盒默认转变为透明、可协商且可审计的协同过程。
Measurement-Driven O-RAN Diagnostics with Tail Latency and Scheduler Indicators
该论文基于真实测量数据，提出了一种结合应用层尾延迟与无线层调度指标（如误块率、调制编码选择）的跨层 O-RAN 诊断方法，通过识别用户设备差异、距离与负载对延迟尾部的系统性影响，以及无线层动态在端到端延迟稳定时的可检测性，构建了轻量级的“退化标志”以支持可解释的故障排查。
LLMGreenRec: LLM-Based Multi-Agent Recommender System for Sustainable E-Commerce
本文提出了 LLMGreenRec，这是一种基于大语言模型的多智能体推荐系统框架，旨在通过精准推断用户绿色意图来推荐可持续商品，同时减少数字碳足迹，从而弥合绿色意愿与行动之间的差距并推动负责任的数字经济发展。
Separating Oblivious and Adaptive Differential Privacy under Continual Observation
该论文通过构造一个基于相关向量查询的问题，首次明确证明了在持续观察模型下，针对固定数据流的非自适应差分隐私算法与针对自适应数据流的差分隐私算法之间存在显著差异：前者能在指数级时间步内保持准确，而后者在常数步后便会失效。
Chasing RATs: Tracing Reading for and as Creative Activity
该论文提出了“阅读活动痕迹”（RATs）概念，将阅读重新定义为一种创造性活动，并通过 WikiRAT 等实例展示了如何通过追踪阅读轨迹来使被算法压缩的人类解释性工作可视化，从而为反思性实践和智能工具设计开辟新路径。
DynVLA: Learning World Dynamics for Action Reasoning in Autonomous Driving
本文提出了 DynVLA，一种通过引入“动力学思维链”（Dynamics CoT）范式，利用动力学 Tokenizer 将未来世界演化压缩为紧凑且可解释的表征，从而在自动驾驶中实现更精准、物理 grounded 的决策推理模型。