💻 computer science
Selecting Performance-Representative Validation Sets for Developing Medical Image Segmentation Neural Networks
本文提出了一种从有限的医学图像数据中选择小型且具有性能代表性的验证集的新方法，以提高模型开发的准确性，并通过前列腺癌 MRI 分割任务证明，该方法得到的性能估计值比传统的随机划分更显著地接近真实的独立结果。
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cs
2456 篇论文
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Design of an Efficient Object Detection Algorithm for Traffic Accident Recognition
本文提出了一种用于交通事故识别的轻量化目标检测模型 SDD-YOLO11n，该模型集成了 ShuffleNetV2 骨干网络、DW_ADown 模块和 DS_SENetV2 模块，旨在显著降低计算复杂度的同时，相比于原始的 YOLO11n 及其他主流模型，提升其准确率与实时性能。
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Assigning and optimising airport ground-handling operations: an rVNS metaheuristic
本文提出了一种用于优化机场餐饮运营中复杂的带时间窗及用餐休息的多趟次容量限制车辆路径与调度问题（MTCVRSPTW-MB）的协同缩减变量邻域搜索（rVNS）元启发式算法，并证明了在旧金山国际机场的实际案例中，该算法相比精确算法具有更优越的效率和里程缩减能力。
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Autonomous Research Assistant: An AI-Powered System for Automated Paper Discovery, Summarization, Domain Classification, and Citation Generation
自主研究助手（Autonomous Research Assistant）是一款全栈 AI Web 应用程序，它利用 Semantic Scholar API、经过微调的线性 SVM 分类器以及 Google Gemini 2.5 Flash，实现学术论文的自动发现、分类、总结与引用，从而将手动文献综述的时间减少 70%。
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From Organizational Knowledge to AI Agent Memory: Empirical Validation of the SECI Model on the LongMemEval Benchmark
本文通过证明将对话历史转化为结构化知识在长期检索任务中的表现显著优于原始逐字存储，从而实证验证了将 SECI 知识创造模型应用于 AI 智能体记忆的方法，其主要原因在于缓解了导致原始存储丢失约 90% 会话内容的嵌入窗口截断问题。
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Adaptive Mutation Driven Harris Hawk Optimization Algorithm in Hybrid Flow Workshop Scheduling with Robotic Arm
该论文提出了一种自适应变异驱动的哈里斯鹰优化（AMDHHO）算法，该算法结合了莱维飞行和动态变异策略，以有效解决带有机械臂的混合流水车间调度问题，并证明了与遗传算法及原始调度方案相比，该算法能显著降低最大完工时间和平均等待时间。
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Classification Fidelity of Large Language Models on Endodontic Items from the Turkish Dental Specialty Examination
本研究评估了四种大语言模型在将牙髓检查问题划分为三种教育分类体系中的分类忠实度，结果表明，尽管 Gemini 和 DeepSeek 等模型在布鲁姆（Bloom）和 SOLO 分类体系中实现了显著的一致性，但所有模型在米勒金字塔（Miller's Pyramid）方面都表现挣扎，从而证明了大语言模型的性能具有分类依赖性，且不同于答案的准确性。
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A ResNet-50 Classifier with Grad-CAM and SHAP for Explainable Breast Cancer Detection in Dense Mammography: Comparison with Human Radiologist Performance
本研究表明，通过 Grad-CAM 和 SHAP 解释增强后的 ResNet-50 分类器在检测致密型乳腺 X 线摄影中的乳腺癌方面，其敏感度可以超越人类放射科医生，达到了 72.2%，同时提供了具有可操作性的视觉洞察，以支持其作为第二阅片工具的部署，从而标记高置信度的病例并将模糊病例转交给临床医生。
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Civil aviation passenger traffic forecasting using a hybrid SSA and sparrow-search-optimized MLP-BP model
本研究提出了一种结合奇异谱分析（SSA）进行数据分解、反向传播训练的多层感知器（MLP-BP）进行分量建模，以及麻雀搜索算法（SpSA）进行参数优化的混合预测模型，证明了其在预测中国民航客运量方面比传统方法具有更高的准确性。
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K-PSO Based Energy Aware Clustering Algorithm for Environmental Monitoring Wireless Sensor Networks
本文提出了一种结合 K-Means 和粒子群优化算法的混合 K-PSO 聚类算法，用于优化环境监测无线传感器网络中的簇头选择，与传统方法相比，该算法显著提高了能量效率、延长了网络寿命并增强了簇头的稳定性。