💻 计算机科学
When the Optimum Matters Less: Certified Near-Optimal Window-Count Selection for a Single ARINC-653 Partition
本文提出了一种用于 ARINC-653 分区窗口计数数的认证选择方法，该方法利用了许多窗口计数数产生近乎相同性能值的观察结果，从而在显著降低计算成本的同时，识别出近优的供应粒度。
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cs
4092 篇论文
💻 计算机科学
A Hybrid Machine Learning Approach for Predictive Handover Management in 5G mmWave Networks Using the ACPT-LB Framework
本文提出了 PACPT-LB 框架，这是一种混合机器学习方法，通过利用大规模模拟数据集和优化的模型组合，在多种移动条件下实现卓越的准确性，从而主动预测 5G mmWave 网络中的切换失败、无线链路失败和乒乓事件。
💻 计算机科学
Context-aware AI-assisted screening for image duplication in biomedical publications
本研究提出并验证了一种上下文感知型人工智能辅助筛查系统，该系统通过将视觉相似性与上下文风险判定相结合，在保持高灵敏度的同时降低误报率，从而显著提高了生物医学出版物中图像重复检测的效率与准确性。
💻 计算机科学
Visibility-Aware Texture Consensus and Local Structural Constraints for 3D Gaussian Reconstruction in Texture- Degraded Scenes
本文提出了一种具有局部结构约束的可见性感知纹理一致性方法，旨在提升纹理退化场景下的 3D 高斯泼溅重建质量，在受控协议下展示了统计学意义上显著的鲁棒性增益，同时也承认了其在现实世界最先进性能方面的局限性。
💻 计算机科学
A multilingual large language model agent for wildfire evacuation guidance in limited English proficiency communities
本文介绍了 BEACON，这是一个开源的多语言移动智能体，它整合了实时火场周界数据、基于天气的风险评分以及避开多边形区域的路径规划，旨在为英语水平有限的社区提供个性化且具备语言自适应能力的野火疏散指导。
💻 计算机科学
Enhancing Ransomware Resilience in VMware Environments ThroughImmutable Backup Architectures A Comparative Study of Veeam Backup & Replication and Cohesity Data Protect
本文对 Veeam Backup & Replication 与 Cohesity DataProtect 进行了比较性的学术评估，证明了尽管这两个平台在针对 VMware 环境的不可变性和勒索软件检测方面采用了不同的方法，但它们在集成到全面的深度防御策略中时最为有效。
💻 计算机科学
Cost-sensitive multi-label classification in BERT-based models: An inverse-frequency re-weighting approach to emoji pragmatics
本研究表明，对 MARBERT 应用逆频率重加权方法，在对阿拉伯语数字话语中代表性不足的表情符号语用功能进行分类方面，显著优于基准模型，有效地解决了严重的标签不平衡问题，从而推进了阿拉伯语自然语言处理中的计算语用学。
💻 计算机科学
Implementation and Evaluation of a Dilithium-Based Post-Quantum Blockchain Prototype
本文表明，将区块链原型迁移至后量子 ML-DSA-44 签名方案的过程揭示了应用验证、数据表示和并发逻辑中的关键实现缺陷对系统正确性和性能的影响，远大于签名算法本身的转换。
💻 计算机科学
Adaptive Gated DenseNet121 for Paddy Disease Classification: Performance Gains and Limits of Sparsity-Based Pruning
本研究表明，一种自适应门控 DenseNet121 模型提高了水稻病害分类的准确率，并实现了有限的参数剪枝，尽管目前由于在高稀疏度阈值下出现性能崩溃，尚未能实现稳健的移动端压缩。
💻 计算机科学
Deep Learning, Federated Learning, and Meta-Learning for Intrusion Detection in the Internet of Things: A Systematic Review, Taxonomy, and Research Agenda
本文对用于物联网入侵检测的深度学习、联邦学习和元学习方法进行了系统性综述，从六个关键维度对现有工作进行了分类，同时识别了诸如评估协议不可比、对非独立同分布（non-IID）数据处理不足以及代码和边缘测量缺乏可复现性等关键局限性。