💻 计算机科学
Label-Efficient Transfer Learning for Human Action Recognition Using Pretrained VideoMAE
本研究表明，结合轻量级线性分类器的冻结预训练 VideoMAE 编码器能够实现高度标签高效的人类动作识别，在仅需极少标注的情况下，在 UCF101 和 HMDB51 基准测试上取得了强劲性能，同时保持了稳定的优化过程和恒定的计算资源消耗。
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cs
4092 篇论文
💻 计算机科学
Predicting Manufacturing Efficiency Using Machine Learning
本研究利用泰雷兹（Thales）制造数据集开发了一个机器学习系统，用于预测三分类制造效率，通过梯度提升分类器实现了高达 100% 的准确率，并利用交互式 Streamlit 仪表板部署了该解决方案。
💻 计算机科学
Token Probability Beats Verbalized Condence for Error Detection in Small Open-Weight Language Models: A Medical and Psychiatric Benchmark Study
这项初步研究表明，对于应用于医学和精神医学任务的小型开源权重语言模型（1.2B–9.2B 参数）而言，提取内部标记概率（internal token probabilities）是比依赖模型口头表达的置信度更可靠的错误检测方法，尤其是在那些口头表达置信度表现仅处于随机水平的最小型模型中。
💻 计算机科学
HRT-LI: Certified Rank Transport for Dynamic Learned Index over Hierarchical String Keys
本文介绍了 HRT-LI，这是一种针对层级字符串键的认证动态学习索引，它通过将冻结的预测模型与基于账本的修正机制相结合来维持严格的秩误差保证，并通过在数亿个真实世界字符串上的广泛实验进行了验证。
💻 计算机科学
Does a Safety-Priming Instruction Reduce Risk-Fact Omission in Psychiatric Note Summarization? A Synthetic-Vignette Study of Small Open-Weight Language Models
这项合成情境研究表明，虽然在小型开源语言模型中加入安全提示指令可以显著减少精神科病历摘要中关键风险因素的遗漏，但这种做法往往会产生一种权衡，即增加对常规临床细节的遗漏，这表明此类安全干预措施必须基于每个模型进行验证，而非假设其具有普遍有效性。
💻 计算机科学
Predicting Late Delivery Risk in Global Supply Chain Operations Using Machine Learning
本研究展示了一个完全部署的交互式 Streamlit 仪表板，该仪表板利用基于 180,519 条 DataCo 全球物流记录训练的 XGBoost 分类器来预测延迟交付风险，准确率达 79.89%，从而为运输、区域监控和客户沟通中的主动运营决策提供支持。
💻 计算机科学
Not Letting Proofs Die: xLaDe, a Lean 4 Ecosystem Framework
本文介绍了 xLaDe，这是一个旨在通过记录工具链元数据并在不修改源代码的情况下管理实验环境，从而确保形式化数学的长期可复现性与可持续性的 Lean 4 生态系统框架，以此应对该语言快速演进所带来的挑战。
💻 计算机科学
Fixing Abstention with Token Probability: A Budget-Matched Causal Test Across Four Small Open-Weight Models
本文表明，用预算匹配的标记概率弃权策略取代口头化的置信度，能够因果性地消除在 llama3.2:1b 模型中观察到的特定精度下降效应，但未能将此益处推广至其他小型开源权重模型，这表明此类修复具有模型特异性，且即使在改进了针对性之后，固定预算的弃权行为仍可能产生净负面影响。
💻 计算机科学
Explainable Digital Twin Modelling of Semi-Urban Community for Multidimensional Poverty Governance Intelligence
本研究提出了一个可解释的数字孪生框架，该框架整合了机器学习、反事实模拟和成本感知优化技术，旨在对尼日利亚半城市化伊索卢（Isolu）社区的多维贫困动态进行建模，并证明了针对特定集群的多政策干预比统一的安全网在智能贫困治理方面更为有效。
💻 计算机科学
From Pixels to Registers: A Multi-Modal Testing Framework for Chained Perception, Control and Firmware
本文提出了一种多模态测试框架，通过将写实输入转换为抽象线图和语义图，实现了感知与控制的解耦，并利用一种新型开放仿真器进行了验证，该仿真器在快速训练级保真度与严苛的寄存器级固件仿真之间搭建了桥梁，旨在暴露标准仿真无法发现的缺陷。