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该论文提出了 FCA-Attention，一种将基于形式概念分析（FCA）衍生的格先验与 BERT 表示相结合的神经符号框架，旨在增强临床实体与关系联合提取的性能，在不依赖外部知识图谱的情况下实现了更高的性能和可解释性。

本文提出了异构自适应异步 ADMM（HA-ADMM）算法，该算法利用 $\rho$ 加权 push-sum 混合和自适应惩罚更新，通过显式地表征并减轻梯度差异性、利普希茨跨度以及通信延迟的影响，在异构非凸多智能体优化中实现近平稳性。

本文表明，Bouncy Castle 的 ML-DSA-65 实现中看似存在的密钥依赖型时序侧信道，实际上是自然拒绝采样变化的统计伪影，当在以执行精确迭代次数为条件的预注册协议内进行时序分析时，该现象便会消失，从而证实了该实现在所有标准化参数集下的安全性。

本文通过文献综述和调查研究，探讨了 GPT-4、Gemini、Claude 和 Copilot 等知名 AI 聊天机器人的幻觉问题，强调了它们在学术语境下生成虚假信息和引用错误的倾向，并提出了人工审核和事实核查等缓解策略。

本文提出了一种层次化框架，该框架利用紧凑型大语言模型进行语义任务规划与分解，同时将资源分配与执行决策委托给约束优化层，从而在边缘物联网系统中将自然语言规范与数学严谨的多学科优化结合起来。

本研究提出了一种基于关键绩效指标（KPI）的项目健康评估模型，该模型通过将多个性能指标整合为综合评分与风险计算，以增强敏捷 IT 运营中的可见性、识别早期风险并提高服务可靠性。

本研究提出了一种经过心理测量学验证的针对软件开发人员的人类数字孪生框架，该框架利用来自605名女性参与者的调查数据来模拟压力-韧性状态，识别不同的行为聚类，并模拟能够有效预测并增强韧性结果的个性化、可解释性的干预措施。

本文介绍了 FEDRA，这是一个利用基于 Transformer 的嵌入、聚类和图分析技术，在无需专家干预的情况下，从大规模科学文本中提取并优先排序决策因素的自主框架，并在一个废水处理选址案例研究中展示了高准确性和语义一致性。

本文提出了一种面向性能的、分阶段的迁移框架，用于在异构平台上保护针对量子威胁的 AI 工作负载，并证明了虽然密钥交换开销可以忽略不计，但主要的工程挑战在于管理 NIST 最终确定的后量子算法所要求的更大签名和更长的信任生命周期。

本文通过对五种广泛使用的 API 限流算法——令牌桶、漏桶、固定窗口、滑动日志窗口和滑动计数窗口——进行综述与实验对比，旨在评估它们在突发容忍度和精确度方面的权衡，并最终根据特定的流量特征和系统约束，为选择最合适的算法提供指导。