💻 计算机科学
A Concern-Centric Empirical Evaluation of Multi-Language Code Smells: An LLM-Assisted Study of JNI Software Evolution
本文通过对 15 个开源项目的 8,207 个提交进行基于大语言模型辅助的分析，呈现了对 JNI 代码异味以关注点为中心的实证评估，揭示了现有的异味定义仅覆盖了 36.5% 的开发者维护关注点，并提出了三种新的异味定义以填补识别出的空白。
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cs
4092 篇论文
💻 计算机科学
Failure Transparency in Android Forensic Parsing Under Schema and Representation Drift: A Controlled ALEAPP Microbenchmark
本研究表明，虽然像 ALEAPP 这样的 Android 取证解析器中受控的架构与表示漂移经常导致证据不完整或被误读，但这些工具未能提供取证人员可见的故障诊断，从而凸显了对优先考虑失败透明度而非仅仅是恢复准确性的验证框架的紧迫需求。
💻 计算机科学
The Query Cannot See the Question: A Short Convolution's Reach Decides Which Part of a Query Conditions Retrieval, and What Falls Outside Becomes a Confident Wrong Answer
本文表明，线性注意力机制和状态空间模型中短因果深度卷积（short causal depthwise convolution）施加了一个硬性的、不可降解的限制，即限定了查询（query）的哪些部分可以用于调节检索，导致当关键信息落在这一狭窄窗口之外时，模型会自信地生成错误的答案，这种失效在浅层架构中持续存在，但可以通过更深层的架构或更大的卷积核来缓解。
💻 计算机科学
Approach to Robust Visual Relocalization for Humanoid Robots via Mixture-of-Experts with Hierarchical Distillation
本文提出了一种用于类人机器人的鲁棒视觉重定位框架，该框架通过将混合专家架构（Mixture-of-Experts）与层次化知识蒸馏相结合，旨在应对视角剧烈变化和自遮挡等挑战性条件，从而实现精确、稳定且高效的 6 自由度位姿估计。
💻 计算机科学
Modelling Reinforcement Learning Scheduling Agents: Action spaces, reward designs, and expert demonstrations
本文研究了深度强化学习中的建模选择如何影响柔性作业车间调度问题的调度策略，并证明了将约束规划导出的最优界限与专家演示集成到多智能体框架中，能显著改善奖励设计并加速收敛，从而实现卓越的实时调度性能。
💻 计算机科学
Improving Arabic Text Sentiment Analysis using Aspect-based
本研究提出了一种具有词级注意力机制和基于比例权重机制的分层网络，用于阿拉伯语方面级情感分析，并证明了在多个数据集上，使用 CamelTools 嵌入在准确率和 F1 分数方面均显著优于 Word2Vec。
💻 计算机科学
A Comparative Study of Pretrained Transformer Models for Quranic ASR: Speech Representations, Label Formats, and Dataset Composition
本文通过一项系统性的实证研究表明，在包含 870 小时无变音符号阿拉伯语文本的古兰经数据集上对预训练的 Wav2Vec2-XLSR-53 Transformer 模型进行微调，与基准系统相比，能显著降低词错率并提高训练效率。
💻 计算机科学
Research Hotspots and Trend Analysis in AI-Enabled Accessible Design: Identification of Core Areas, Evolution of Future Trends, and Visualization through Knowledge Graphs
本文通过对 Web of Science 数据（2000–2025年）进行文献计量学和知识图谱分析，追踪了人工智能赋能的可访问设计从工程可行性向情境可用性的演进历程，识别了核心研究支柱及生成式人工智能和扩展现实（XR）标准化等新兴热点，并提出了一个用于未来可持续治理的综合性“用户—场景—技术”框架。
💻 计算机科学
Carbon Footprint and Carbon-Aware Selection of Document-Oriented, Relational, and Hybrid Object-Relational Storage for Image-Based Time-Series Workloads in Green IoT
本文对绿色物联网中基于图像的时序工作负载下的 MongoDB、PostgreSQL/TimescaleDB 以及 PostgreSQL+MinIO 混合架构的碳足迹进行了基准测试，揭示了一个与分辨率相关的排放交叉点，即在低分辨率（最高至 1440p）下 MongoDB 最具可持续性，而在高分辨率（4K 及以上）下由于存储解耦，混合方法表现更为出色，最终为可持续建筑监测中选择存储架构提供了碳感知决策框架。
💻 计算机科学
Synthetic personas as support for UX research
本文提出了一种基于设计科学研究（Design Science Research）的程序，旨在将合成人格（synthetic personas）与人工智能生成的旅程（AI-generated journeys）整合进用户体验（UX）研究中，以加速早期阶段的分析与假设构建，同时强调了人类监督对于减轻偏差及确保经验有效性的至关重要性。