💻 计算机科学
Two-stage machine vision and near-infrared spectroscopy for grading leafhopper damage in fresh tea leaves
本研究开发了一种结合改进型 YOLOv8s 机器视觉模型进行初步叶蝉损伤筛选，并利用近红外光谱模型对不确定病例进行重新评估的两阶段工作流，实现了对鲜叶茶 89.5% 的综合分级准确率，显著优于单一的视觉评估。
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cs
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Deep Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion Controlled by Natural Language
本文提出了一种端到端的框架，该框架通过将轻量级自然语言理解（NLU）模块与目标条件强化学习策略（PPO）及教师-学生蒸馏技术相结合，使四足机器人能够执行自由形式的自然语言指令，并在仿真与真实世界实验中实现了鲁棒、自适应且高能效的运动控制。
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Steel-CGA: Channel-Spatial-Semantic Attention and Grouped Dilated Fusion for Real-Time Steel Surface Defect Detection
本文提出了 Steel-CGA，这是一种基于轻量化 YOLO26s 的检测器，它集成了通道-空间-语义注意力（Channel-Spatial-Semantic Attention）、分组空洞残差融合（Grouped Dilated Residual Fusion）以及自适应下采样（Adaptive Downsampling）模块，旨在显著提高实时钢材表面缺陷检测精度的同时降低计算成本。
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Influence of Spreader Dispersion on rumour Propagation in Complex Networks
本文表明，在复杂网络中，通过策略性地分散多个初始谣言传播者以最小化空间重叠并延迟失活，与传统的基于度数的播种策略相比，能显著增强谣言传播的最终覆盖范围和峰值强度。
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Concurrent Scheduling of High-Level Parallel Programs on Multi-GPU Systems
本文介绍了 Celerity 运行时中的指令图调度，旨在将复杂的内存和通信分析从多 GPU 系统上 SYCL 程序的关键路径中移出，从而实现并发执行和优化的内存分配，并在高达 128 个 GPU 的规模下实现强扩展性。
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Enactive Alignment and the Preservation of Noodiversity in a Coevolving Noosphere
本文认为，为了在协同演化的智性圈（noosphere）中确保人工智能具有韧性且可持续的未来，该领域必须从强制道德同质化的自上而下的表征对齐方法，转向一种通过内生性、参与式规范性来保留认知多样性的生成式（enactive）对齐框架。
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Decentralized Weapon-Target Assignment in Aerospace Defense Systems: An Attention-Enhanced Multi-Agent Reinforcement Learning Approach
本文提出了 STG-MADAC 框架，这是一种增强注意力的多智能体强化学习方法，该方法利用时空图注意力与多目标优势分解，旨在实现动态航空航天防御系统中卓越的去中心化武器目标分配。
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MS-RTDETR: Leveraging Multi-Scale Feature Enhancement and Query Refinement for Small Object Detection
本文提出了 MS-RTDETR，一种实时端到端检测器，通过一种新颖的尺度耦合特征-查询细化（SCFQR）机制和不确定性感知匹配目标，将多尺度特征增强与查询细化相统一，从而提升了小目标检测能力，在无需辅助推理分支的情况下，在不同数据集上实现了卓越的性能和鲁棒性。
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Auditable AI Ethics in Education: Developing Measurable Competencies for Sustainable Development across K-12 and University Curricula
本研究开发并实证验证了一个“可审计人工智能伦理”能力框架，该框架将高层级的监管指令与实践性的 K-12 及大学课程相衔接，并通过一项试点项目证明，基于结果且导向行动的教学法能有效地将学生从被动的人工智能消费者转变为能够进行批判性验证、偏差缓解及法律合规的负责任创造者。
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Coherent Projector-Overlap QFNNs with Chebyshev Responses: Expressivity, Approximation, and Coherent Depth
本文引入了一种连贯的量子前馈神经网络（QFNN），该网络利用可训练的投影重叠和交替反射来实现精确的切比雪夫多项式激活，从而在展示其在基准图像分类任务上具有竞争力的性能的同时，为其表达能力、通用近似能力和泛化界限建立了严密的理论基础。