💻 计算机科学
A Retrieval-Augmented Generation Method for Industrial Documents based on Reinforcement Learning
本文提出了 RLo-RAG，一种通过 LoRA 增强的基于强化学习的多轮检索增强生成模型，该模型利用动态奖励函数迭代检索高相关性文档块，与传统的 RAG 方法相比，显著提高了工业文档的检索精度和生成质量。
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cs
4092 篇论文
💻 计算机科学
MDFR-Net: Towards Enhanced Feature Refinement for Aerial Small Object Detection
本文提出了 MDFR-Net，一种通过集成多尺度分层注意力融合、方向解耦特征增强器以及分层卷积池化融合模块，以有效应对极小尺度、多样化方向及复杂背景干扰等挑战，从而增强航空小目标检测性能的新型深度学习框架。
💻 计算机科学
An ML-Based Hybrid Task Scheduler for Classical–Quantum Computing Environments Using Real Graph-Derived Workloads
本文提出了一种基于机器学习的混合任务调度器，该调度器利用真实的图衍生工作负载优化了经典处理器与量子处理器之间的资源分配，并证明了其在完成时间、跨度（makespan）和吞吐量方面均优于传统及基于规则的基准方案。
💻 计算机科学
DA-LightNet: Real-Time Rain and Haze Removal on Edge Devices
本文提出了 DA-LightNet，这是一种轻量级、统一的深度学习网络，通过采用退化感知调制模块和高效卷积块，在平衡高恢复质量与低计算成本的同时，实现在资源受限的边缘设备上实时去除雨雾。
💻 计算机科学
Context-Adaptive Emotional Speech Synthesis via Feature Control in Multi-Turn Dialogue (ChinaMM 2026)
本文提出了一种用于多轮情感语音合成的上下文自适应框架，该框架利用历史对话记忆以及语音信号与文本的双模态联合输入来动态预测并控制声学特征，从而克服传统基于转录的方法的局限性，以实现自然且情感连贯的响应。
💻 计算机科学
GPU-Accelerated Graph-Colored Simulated Annealing for Integer Factorization
本文提出了一种 GPU 加速的流水线，该流水线通过在 NVIDIA GH200 上利用图着色模拟退火算法求解稀疏伊辛模型，将整数分解映射其上，并结合并行自旋更新与引导式后处理技术，成功分解了 128 位半素数。
💻 计算机科学
Beyond Transfer Learning: Evaluating the Trustworthiness of Pretrained GeoAI Models for Rooftop Solar PV Mapping
本研究表明，尽管迁移学习显著提升了预训练 GeoAI 模型在跨地理区域进行屋顶太阳能光伏制图方面的性能，但仅凭预测精度不足以保证其部署的可信度，因此有必要建立一个综合评估框架，该框架还需兼顾鲁棒性、可靠性、泛化性、透明度以及残余不确定性。
💻 计算机科学
Agentic AI-Based Predictive Security and Resilience Framework for SSL/TLS and Encrypted Traffic Infrastructure in Cloud-Native Environments
本文介绍了 AAPS-TLS，这是一个开源的多智能体 AI 框架，它利用大语言模型驱动的推理和强化学习，在云原生环境中实现了近乎完美的预测性证书管理、加密流量异常检测以及自动化策略合规性，并通过严谨的可复现模拟和指示性的生产试点进行了验证。
💻 计算机科学
A Hybrid Two-Tier Continuous Authentication Framework with a Security-First Calibration Strategy for Zero-Trust Web Deployments
本文提出了 ALJ，一种用于零信任 Web 部署的混合两层连续身份验证框架，该框架通过使用真实的 ARIMA、LCS、SVM 和 JRip 算法取代了代理模型，并引入了一种安全优先的校准策略，与标准静态阈值相比，显著提高了召回率并降低了攻击者绕过率。
💻 计算机科学
FDC-DETR: A Lightweight Enhanced RT-DETR Framework for Accurate Pulmonary Nodule Detection in CT Images
本文提出了 FDC-DETR，这是一个轻量级且增强型 RT-DETR 框架，通过集成傅里叶卷积、动态熵感知注意力以及上下文精细化融合，旨在实现对 CT 图像中肺结节的高精度、实时检测，同时有效抑制背景干扰。