💻 计算机科学
Related Families, Not Label Errors: A Case Study of a Failure Mode in Open-World Malware Evaluation on BODMAS
本文表明，在 BODMAS 基准测试上表现较差的开放世界恶意软件检测性能，并非由标签错误或检测器缺陷所致，而是由于训练集中存在高度相关的家族，使得被留出的“新颖”样本对于无监督新颖性评分方法而言实际上是熟悉的。
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ParaWeb: Parallel Programming Patterns for Web Development
ParaWeb 是一个 TypeScript 库，它在 Node.js 和浏览器环境下，通过消息传递、共享内存以及 WebGPU 计算着色器实现了十种并行编程模式，展示了其相对于顺序 JavaScript 的显著加速效果，并与 C++ 库相比具有竞争力的性能，同时强调了数据传输开销对 GPU 效率的关键影响。
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S3HNet: Stage-Aware Spectral-Spatial Learning for Ground-Level Urban Hyperspectral Remote Sensing Segmentation
本文提出了 S3HNet，一种阶段感知光谱-空间分层网络，该网络通过在浅层编码器阶段保留波段敏感的光谱证据，并在解码器中重建空间一致的语义表示，有效地分割地面级城市高光谱图像，从而在基准数据集上优于现有的密集分割模型。
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Compiler-Guided Polynomial-Level Parallelism for FHE-Encrypted Machine Learning Inference
本文介绍了 CRISP，这是一种编译器引导的方法，通过在运行时 SIMD 向量化与编译时 OpenMP 并行性之间进行权衡，实现了用于 FHE 加密机器学习推理的安全多项式级并行，从而在 ANT-ACE 编译器框架内实现了显著的加速和延迟降低。
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ADE-MDA-Net: an asymmetric dual-encoder network with multi-dilation attention for bearing surface defect segmentation
本文提出了 ADE-MDA-Net，一种结合了 SE-双重池化融合、多空洞深度注意力以及多尺度空间注意力融合模块的非对称双编码器网络，旨在实现对挑战性轴承表面缺陷的高精度且高计算效率的像素级分割。
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NPU-Accelerated Neuro-Fuzzy Safety Assistance with Decision-Level Multimodal Fusion for Teleoperated Assistive Robots
本文提出了一种用于远程操作辅助机器人的边缘人工智能（Edge-AI）共享控制框架，该框架利用 Hailo-8L NPU 同时执行自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和 YOLOX-S 检测器，通过融合两者的输出，在保持完全本地运行的同时，显著降低了碰撞率和紧急干预次数。
💻 计算机科学
A Lightweight, Distributed Energy-Aware Clustering Algorithm for Heterogeneous IoT Sensor Networks Using Adaptive Thresholding
本文提出了一种名为 AdaHet-Clust 的轻量级分布式聚类算法，该算法利用自适应阈值技术，根据异构物联网网络中的局部能量状况动态选择簇头，从而与现有方法相比，显著延长了网络寿命并降低了控制开销。
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Embodied AI Agents in Urban Healthcare Systems: An Organisational Transformation Framework and Narrative Synthesis for Sustainable Implementation
本文提出了一个组织变革框架与叙事综合法，通过识别五个相互依存的领域和六个可衡量的维度，旨在指导具身智能体在城市医疗系统中实现可持续落地，从而超越简单的技术采用，迈向深度的社会技术集成与制度能力构建。
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Tessera: Lossless-First, Vendor-Free Session Compression for Long-Horizon Agent Harnesses
Tessera 是一款无需供应商依赖、以无损优先为导向的会话压缩代理，它通过采用一个三层存储系统来确定性地重写对话历史，同时通过模型上下文协议（Model Context Protocol）保留对原始数据的可验证访问，从而为长程 LLM 智能体降低 Token 成本并减少延迟。
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Human-Verified AI-Assisted Evidence Interpretation in Comparative Malware Analysis: WhiteSnake, Donex, and Emotet Samples
本文提出了一种在隔离的 FLARE VM 环境中，利用存档的本科项目数据来识别特定行为指标的、经人工验证且由 AI 辅助的工作流，用于解释 WhiteSnake、Donex 和 Emotet 恶意软件样本的静态与动态分析，并明确指出了关于未确认的渗出、加密以及稳定进程捕获方面的局限性。