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Continuous Degradation Representation Learning for Remaining Useful Life Prediction
该论文提出了CoDeR，一种连续退化表示学习框架，该框架通过集成双轴耦合Transformer编码器和时间感知对比学习模块，旨在克服现有深度学习模型中表示碎片化的局限性，从而实现对航空发动机剩余寿命更准确的预测。
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cs
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Rethinking Time Series with Kolmogorov-Arnold Networks: A Systematic Review
这项系统综述评估了 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）在时间序列分析中的适用性，结论指出，尽管 KANs 在处理各种领域的平滑模式时，在具有可解释性的短时预测方面表现出色，但其目前的应用受到异质性证据、处理长程依赖和机制转换方面的挑战，以及对标准化基准和严格可解释性验证需求的限制。
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GRAD-Net: A Unified Pathology-Guided Framework for Automated Diabetic Retinopathy Grading
本文介绍了 GRAD-Net，这是一个统一的病理引导深度学习框架，它通过整合病灶感知注意力机制和多尺度特征聚合，在自动化糖尿病视网膜病变分级中实现了最先进的准确率和临床可解释性。
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CRC-LS-MOCBO: Safe multi-objective causal Bayesian optimization under uncertain causal structures
本文引入了 CRC-LS-MOCBO，这是一种序列多目标因果贝叶斯优化框架，通过整合候选图不确定性、稳定性加权先验以及符合性风险校准，在确保不确定因果结构下干预安全性的同时，最小化约束违规并最大化目标增益。
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Low-Cost Real-Time Earthquake Detection and Early Warning System Using IoT, Embedded Machine Learning
本文提出了一种低成本、实时的地震预警系统，该系统利用物联网硬件（ESP32、GPS、GSM）以及基于历史地震数据训练的嵌入式机器学习模型来检测模式，并即使在网络连接受限的地区也能通过短信即时提醒用户。
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HybridPII: A Tunable High-Recall Ensemble for Automated PII Detection and Privacy Risk Assessment in Compliance-Critical Applications
本文介绍了 HybridPII，一种可调优的混合集成模型，该模型结合了加权正则表达式和多模型命名实体识别（NER），以实现卓越的召回率用于自动化 PII 检测，专门解决了在合规性至上的隐私应用中最小化漏报（false negatives）这一关键需求。
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Weak-topological neural operators for certificate-guided physical prediction
本文介绍了弱拓扑神经算子（Weak-Topological Neural Operators, WTNO），这是一个通过将状态预测器与几何、拓扑及弱测度证书相结合，从而增强偏微分方程神经算子选择的框架，旨在确保在涉及界面、拓扑变化及罕见事件的情景下实现稳健的物理预测。
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Toward a Theory of Semantic Fixed Points: Evidence from Iterative Language Model Self-Refinement
本研究提供了经验证据，表明迭代式语言模型自我完善在多种架构和目标下始终收敛于稳定的语义不动点，这暗示存在一个潜在的能量景观，其中自我改进扮演着一种隐式优化过程的角色。
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Educational usability Analysis of WEKA and Orange for Learning Data Mining: A Task-Based Comparative Study with Students Feedback
本研究通过基于任务的比较和学生反馈，评估了 WEKA 和 Orange 对初学者数据挖掘学习的教育可用性，结论指出由于 Orange 具有直观的可视化工作流和用户友好的界面，其更具成效。
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From Programs to Predictions: A Scalable, Multilingual Platform for Automated Evaluation of Machine-Learning Olympiads
本文介绍了 MLCompete，这是一个可扩展、多语言的 Web 平台，旨在通过异步、与指标无关的流水线以及安全的两层执行环境来评估机器学习奥林匹克竞赛，并通过在罗马尼亚国家人工智能奥林匹克竞赛中的成功部署及国际参与，证明了其鲁棒性和可靠性。