A Review of the Negative Effects of Digital Technology on Cognition
这篇综述整合了 500 多项实证研究，指出数字技术虽能优化短期任务表现，却可能通过功能干扰、神经化学失调等机制导致认知储备耗竭，引发长期认知能力衰退，且该风险受社会经济因素调节，亟需更多针对成年人群的纵向研究。
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3447 篇论文
Quantal Response Equilibrium as a Measure of Strategic Sophistication: Theory and Validation for LLM Evaluation
该论文提出了一种基于量化响应均衡（QRE）的游戏理论评估框架，通过推导闭式均衡解和估计理性参数，将大语言模型的战略推理能力置于连续尺度上进行理论验证，揭示了模型在博弈中的表现差异及其对提示语框架的高度敏感性。
Tureis: Transformer-based Unified Resilience for IoT Devices in Smart Homes
Tureis 是一种面向智能家居边缘部署的自监督 Transformer 统一方法，它通过掩码重建机制和迭代隔离策略，在无需标签的情况下实现了对多故障、多住户场景下异构传感器故障的毫秒级检测与细粒度定位。
Evaluating Generalization Mechanisms in Autonomous Cyber Attack Agents
该论文在 NetSecGame 环境中评估了自主网络攻击代理在目标 IP 地址重分配场景下的泛化能力，发现尽管提示驱动的预训练大语言模型在未见地址空间下取得了最高成功率，但传统元学习代理仅表现出部分迁移能力，且所有方法均面临推理成本、可解释性或执行稳定性等方面的显著权衡。
OmniGuide: Universal Guidance Fields for Enhancing Generalist Robot Policies
该论文提出了 OmniGuide 框架，通过将 3D 基础模型、语义推理大模型及人体姿态模型等多种引导源转化为可微的能量函数，显著提升了通用视觉 - 语言 - 动作（VLA）策略在复杂操作任务中的成功率与安全性。
OAuthHub: Mitigating OAuth Data Overaccess through a Local Data Hub
本文提出了 OAuthHub 框架，该框架利用用户个人设备作为中介控制器，通过支持三种常见访问模式的集中式运行时权限模型，有效解决了第三方 OAuth 应用过度获取数据的问题，并显著降低了开发者的编码负担与时间成本。
Model-Free Co-Optimization of Manufacturable Sensor Layouts and Deformation Proprioception
该论文提出了一种无需物理模型的纯数据驱动计算流程，通过联合优化柔性传感器的数量、长度与布局以及形状预测网络参数，在满足可制造性约束的同时显著提升了软体机器人与可穿戴设备在大变形下的感知精度。
Decision-Aware Uncertainty Evaluation of Vision-Language Model-Based Early Action Anticipation for Human-Robot Interaction
本文针对人机交互中基于视觉语言模型的早期动作预测在部分观测下缺乏可信度评估的问题，首次系统性地提出了时序前缀评估协议与校准指标，揭示了模型的不确定性模式，为构建安全可靠的置信度门控交互系统提供了关键依据。
Building Privacy-and-Security-Focused Federated Learning Infrastructure for Global Multi-Centre Healthcare Research
本文提出了 FLA³ 平台，通过集成基于属性的访问控制、加密记账及研究范围联邦机制，在保障数据主权与合规性的前提下，实现了跨多国医疗机构的隐私保护联邦学习部署，并验证了其在临床预测性能上与集中式训练相当且能有效执行治理约束。
Categorical Calculus and Algebra for Multi-Model Data
本文通过扩展关系演算与关系代数，提出了用于多模型数据库查询的范畴演算与范畴代数两种形式化语言，证明了它们的等价性，并给出了优化规则及表达能力和计算复杂度的分析。
Pooling Engram Conditional Memory in Large Language Models using CXL
本文提出利用 Compute Express Link (CXL) 内存池存储大语言模型的 Engram 条件记忆，通过 SGLang 集成实现了接近 DRAM 的端到端性能，为未来 Engram 集成的 LLM 提供了可扩展且高性价比的存储解决方案。
Detecting Privilege Escalation with Temporal Braid Groups
该论文提出利用云权限图时序演化中强连通分量的 Burau 李雅普诺夫指数作为代数探针，通过捕捉非交换性优势来区分“分散”与“集中”两种风险模式，从而实现对特权提升的自动化检测与治理。
4DEquine: Disentangling Motion and Appearance for 4D Equine Reconstruction from Monocular Video
本文提出了名为 4DEquine 的新框架，通过将单目视频下的马匹 4D 重建解耦为动态运动与静态外观两个子问题，并辅以大规模合成数据集（VarenPoser 和 VarenTex）进行训练，在无需真实数据的情况下实现了优于现有方法的几何与外观重建效果。
HG-Lane: High-Fidelity Generation of Lane Scenes under Adverse Weather and Lighting Conditions without Re-annotation
本文提出了 HG-Lane 框架，旨在无需重新标注即可在恶劣天气和光照条件下生成高保真车道场景，并构建了包含 3 万张图像的新基准，显著提升了现有车道检测模型在各类极端环境下的性能。
Performance Evaluation of Delay Tolerant Network Protocols to Improve Nepal Earthquake Rescue Communications
该论文基于尼泊尔地震救援场景构建了动态人口分布模型，通过多指标评估不同缓存容量下多种延迟容忍网络（DTN）路由协议的性能，揭示了传输可靠性与资源利用之间的权衡关系，为下一代基于边缘节点的应急通信服务设计提供了依据。
Cross-Hand Latent Representation for Vision-Language-Action Models
本文提出了 XL-VLA 框架，通过引入跨形态共享的统一潜在动作空间，解决了灵巧操作视觉 - 语言 - 动作模型在大规模跨具身数据训练中的可扩展性问题，并显著提升了多机器人手系统的泛化性能。
Dance2Hesitate: A Multi-Modal Dataset of Dancer-Taught Hesitancy for Understandable Robot Motion
本文介绍了名为"Dance2Hesitate"的开源多模态数据集，该数据集通过舞蹈家的动作捕捉与机器人的力觉示教，收集了涵盖不同犹豫程度的人机协作运动轨迹，旨在解决机器人犹豫动作设计难以泛化及理解的问题。
Characterizing Healthy & Post-Stroke Neuromotor Behavior During 6D Upper-Limb Isometric Gaming: Implications for Design of End-Effector Rehabilitation Robot Interfaces
该研究利用 OpenRobotRehab 1.0 数据集，通过分析健康与中风后用户在六维等距游戏任务中的力输出、肌电活动及游戏表现，揭示了界面设计对行为的影响，验证了基于隐马尔可夫模型的肌电分类法在区分病理与正常运动策略方面的有效性，并为设计能促进多样化用户群体健康运动策略的自适应末端执行器康复机器人提供了指导。
Autonomous Search for Sparsely Distributed Visual Phenomena through Environmental Context Modeling
该论文提出了一种利用 DINOv2 进行单样本检测并结合环境上下文建模的自主搜索方法，使水下机器人能够在目标物种稀疏分布的珊瑚礁环境中，仅用 exhaustive 覆盖一半的时间即可高效采样到 75% 的目标。
K-Join: Combining Vertex Covers for Parallel Joins
本文提出了一种名为 K-Join 的并行连接算法，该算法通过线性组合多个顶点覆盖来优化超立方体份额的选择，从而利用新定义的“简化准顶点覆盖”度量实现了优于或等同于现有最先进算法的负载性能。