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Canonical Alignment and Weighted Neural Network for Autonomous Part Defect Identification in 3D Point Clouds
本文提出了一种增强型基于 PointNet 的框架，用于 3D 点云中的自主缺陷识别，该框架利用基于确定性 SVD 的规范对齐和加权交叉熵损失来克服几何变异性和类别不平衡问题，从而在提高准确性的同时降低推理延迟，以实现实时工业检测。
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Atmospheric Turbulence-Driven Chaotic Cloud Drift Optimization for Feature Selection and Forecasting
本文提出了混沌改进云漂移优化（CI-CDO）算法，这是一种通过大气湍流动力学和混沌映射增强的新型元启发式算法，该算法在解决基准优化问题、为分类选择最优特征子集以及预测现实世界环境数据方面展现出了卓越的性能。
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Metadata Supervised Imaging Representations for Modelling and Controlling Acquisition Variability
本文提出了一种元数据监督的方法，旨在将生物医学成像中的解剖结构从采集依赖性变化中解耦，从而实现采集感知表示的创建以及一个统一的协调模型，进而提升跨不同成像协议和站点的泛化能力、可解释性和临床部署能力。
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Interpretable Ensemble Machine Learning for Process-Parameter-Driven Prediction of TiO₂–PVP Electrospun Nanofiber Diameter
本研究表明，一种可解释的集成机器学习框架（具体为利用极端随机树回归）能够基于工艺参数准确预测 TiO₂–PVP 电纺纳米纤维的直径，从而为传统的耗时实验优化方法提供了一种高效且精确的替代方案。
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MSF-TrashDet: A Lightweight Multi-Scale Feature Fusion Network for Automatic Waste Object Detection Using the TrashNet Dataset
本文提出了 MSF-TrashDet，这是一种轻量级多尺度特征融合网络，该网络利用一种新型的多尺度特征增强模块和结构化通道剪枝，在 TrashNet 数据集上实现了高精度、高效的垃圾目标检测，在保持低计算复杂度的同时，以 91.91% 的 mAP50 性能超越了 YOLOv5n、YOLOv8n 和 YOLOv11n 等最先进模型。
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A Scalable Hybrid Encryption Framework Based on Unimodular Hill Cipher and Chaotic Logistic XOR Stream Cipher for Secure Binary File Protection
本文提出了一种可扩展的混合加密框架，该框架结合了单模希尔密码（Unimodular Hill Cipher）与基于逻辑映射（Logistic Map）的混沌 XOR 流密码，旨在为任意二进制文件提供安全、高效且与格式无关的保护，实现了近乎理想的随机性、对统计攻击的强抵抗力以及高吞吐量的无损恢复。
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A Dynamic Hybrid Cryptosystem Combining Unimodular Hill Cipher, Chaotic Logistic Maps, and ECC for Efficient Binary File Encryption
本文提出了混合拆分混沌密码系统（HSBCC），这是一个统一的框架，它集成了动态生成的单模希尔密码、基于逻辑映射的密钥导出以及椭圆曲线密码学，旨在为任意二进制文件实现安全、无损且保持尺寸的加密。
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Block-Sparse Pruning Compresses Models Without Reducing Inference Latency in Intrusion Detection Networks
本研究表明，虽然块稀疏剪枝显著压缩了用于边缘部署的深度学习入侵检测模型，且并未改善标准硬件上的推理延迟，但它引入了特定类别的稳定性问题，并且未能解决针对少数攻击类型的性能问题。
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AI-Driven Multi-Objective Scheduling and Load Balancing of Containers in Federated Cloud Environments
本文提出了一种用于联邦云环境的 AI 驱动框架，该框架集成了图神经网络、NSGA-II 优化算法和上下文多臂老虎机算法，旨在同时最小化服务水平目标（SLO）违规、能耗、运营成本和集群间流量，并最大化公平性与稳定性，在实验评估中实现了优于现有方法的卓越性能。
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Artificial Empathy and the Limits of Safety and Governance: A Walkthrough Analysis of Crisis Response in AI-Mediated Mental Health Support
本研究评估了六个对话式人工智能平台，发现尽管它们能持续模拟共情，但在危机检测与升级方面表现出显著的不一致性，揭示了其记录在案的安全承诺与实际交互表现之间存在关键差距。