💻 computer science
Large-Scale Multi-Cancer Detection by Learning Segmentation from Reports
该论文介绍了 R-Super，这是一个利用超过 100,000 份放射学报告来训练肿瘤分割模型的新型框架，该框架无需稀缺的人工掩码，从而实现了显著优于现有 AI 模型和人类放射科医生的规模化多癌种检测。
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cs
2456 篇论文
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SonicPlay: Bridging Accessibility and Game Development Through a Framework for Blind Players
本文介绍了 SonicPlay，这是一个基于虚幻引擎（Unreal Engine）的框架，它将基于音频的可访问性原则转化为可重用的工具，并通过针对盲人玩家和专业开发者的双重研究证明，该框架能够有效地实现独立的空间导航，同时无缝集成到标准的游戏开发工作流中。
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Multidimensional Exploration of Influencing Factors of College Students' Academic Performance: An Empirical Study Based on 18 Machine Learning Algorithms
这项实证研究通过分析来自145名UCI学生的数据，利用18种机器学习算法进行分析，发现LightGBM模型能最准确地预测学业表现，揭示了个人及学校教育因素（如性别、年龄、兼职工作和课堂听讲）是成功的核心驱动因素，而家庭因素的影响较弱，从而能够开发出一个用于个性化学业干预的可解释性Shiny应用程序。
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AI-Driven Collective Adaptation Testbed: A Multi-Agent Architecture Grounded in Dual-Inheritance Theory
本文介绍了集体适应性测试平台（Collective Adaptation Testbed, CAT），这是一种基于双重继承理论（Dual-Inheritance Theory）的多智能体软件架构，它通过拦截团队决策以区分盲目从众与基于专业知识的异议，从而解决了定量指标的治理悖论，进而使系统能够基于回顾性结果数据自主修正其自身规则。
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Artifact-Aware Lightweight Dermoscopic Lesion Segmentation with Reproducible Corruption Robustness Evaluation
本文提出了一种伪影感知型轻量化 U 型分割框架以及一个可复现的损坏基准，旨在增强皮肤镜病变分割在存在毛发和镜面高光等采集伪影情况下的鲁棒性与准确性。
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Interpretable-Aware Privacy Preserving Framework for Deepfake Detection using Federated ResNet and Explainable AI Techniques
本文提出了一种保护隐私的深度伪造检测框架，该框架将联邦学习与 ResNet-18 及 FedProx 算法相结合，在不传输原始图像的情况下，在 FaceForensics++ 数据集上实现了高准确率（97.20%），同时确保了数据安全性和模型可解释性。
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Gesture-based Smart Home Control for Special Needs Individuals Using Computer Vision
本文提出了一种面向言语障碍人士的端到端实时智能家居控制系统，该系统集成了基于卷积神经网络（CNN）的手势识别模型、OpenCV 推理流水线以及模块化动作层，旨在将实时摄像头输入转化为可执行的设备指令。
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Uncertainty-Aware Assessment of LLM-Enhanced Topic Models: An Experton-Based Approach to Interpretability
本研究引入了一种基于专家理论（Theory of Expertons）的不确定性感知评估框架，用于评估专门旅游语料库中的主题模型，证明了经由大语言模型（LLM）增强的 BERTopic 优于传统及神经方法，并揭示了解码温度对可解释性的显著影响。
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A New Meta-Heuristic for Improving General Multi-Start Procedures, With an Application to the Planar p-Median Location Problem
本文提出了一种通用的、低成本的后优化元启发式算法，该算法通过从精英解集中迭代生成并改进后代，增强了多起点算法，并在相当的运行时间内，成功提升了所有 48 个测试的平面 p-中值实例的最佳已知结果。
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Robust Score-Based Generative Modelling withTsallis–Gaussian Perturbations
本文提出了一种基于 Tsallis–Gaussian 扰动和双头神经网络架构的鲁棒分数生成模型框架，旨在有效减轻重尾数据和污染的影响，同时保持具有竞争力的生成性能。