💻 computer science
Automatic Prosodic Audio Description Modeling
本文提出了一个将语义叙事生成与韵律音频描述建模相结合的统一框架，证明了基于参考的合成能够有效捕捉基频和语速等情感细微差别，从而增强面向视障用户的无障碍体验，尽管仍需进行感知验证。
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cs
2456 篇论文
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CD-LHBC: A Consensus-Driven Lightweight Hierarchical Blockchain for Digital Cousin Networks
本文提出了 CD-LHBC，一种用于数字表亲网络（Digital Cousin Networks）的共识驱动轻量级分层区块链，该架构通过整合区域子链、协调链以及动态数字表亲一致性评分，在存在高达 25% 恶意节点的多区域环境中实现了低延迟、容错的同步。
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Environment-specific, data-driven radiation source detection, localization and tracking via a sensor network and ensembles of randomized decision trees
本文提出了一种利用传感器网络和随机决策树集成进行数据驱动的方法，用于在复杂环境中准确检测、定位和追踪放射源，证明了其相对于传统方法的优越性能，同时消除了对详细辐射传输建模的需求。
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Quality-Constrained Preference Fading Model for Discrete Diffusion Recommendation
本文提出了质量约束的偏好衰减（Quality-Constrained Preference Fading, QCPF）模型，该模型通过使用质量感知混合分布和假阴性过滤机制来取代均匀随机采样，从而生成更具信息量的偏好退化轨迹，以此增强离散扩散推荐，进而显著提升 Top-K 推荐性能且不增加推理延迟。
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Leveraging Graph Neural Networks and Conventional Machine Learning for Phishing URL Detection
本文提出了一种结合图神经网络与随机森林的混合钓鱼 URL 检测模型，旨在实现比传统机器学习及其他 GNN 方法更高的准确率并降低误报率。
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Autonomous AI and Agentic Testing Agents: A Multi-Agent Architecture for Self-Directed Software Quality Assurance
本文提出了一种利用大语言模型驱动的自主智能体来实现多智能体架构的方法，通过自动化测试生成、执行、自愈和缺陷分拣，并从历史结果中持续学习，以解决传统脚本测试的局限性，从而实现自我导向的软件质量保证。
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Hybrid Deep Learning Framework for Predictive Maintenance in Industrial IoT Systems A Multi-Sensor Fusion Approach with Explainability
本文提出了一种混合可解释深度学习框架（HEDLF），该框架通过整合 CNN、BiLSTM 和注意力机制，并结合多传感器融合与基于 SHAP 的可解释性，以实现工业物联网系统的高精度预测性维护和物理可解释性，并在 NASA C-MAPSS 和 IEEE PRONOSTIA 基准测试上通过卓越的性能得到了验证。
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Learnable Gabor and Wavelet Filters in Deep Learning for Mammographic Breast Cancer Classification: A Systematic Review
这项针对 2010 年至 2026 年间发表的 22 项研究进行的系统综述得出结论，虽然可学习的 Gabor 和小波滤波器为乳腺癌影像分类提供了具有可解释性且参数高效的改进，但在将它们共同集成用于多类放射学和病理学分期方面，仍存在显著的证据空白。
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Distilled Edge Intelligence for Bolt Defect Detection in Communication Towers
本文提出了一种蒸馏边缘智能框架，该框架结合了两阶段知识蒸馏策略与置信度感知边缘-云协同推理机制，旨在资源受限的通信塔设备上实现高精度的螺栓缺陷检测，同时显著降低云端上传率和延迟。
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A Hierarchical Deep Learning Framework for Pineapple Disease Detection, Typification, and Spatial Disease Visualization in Tropical Agricultural Environments
本研究提出并验证了一种结合 YOLOv8 检测与 DenseNet121 分类的分层深度学习框架，旨在实现挑战性热带野外条件下稳健的菠萝病害检测、类型化及空间可视化，并证明了在盲测中与单阶段方法相比具有更高的准确率与置信度。