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本文提出了 TCAS-HGNN-FL，一种用于支持 5G 的协作式车载自组织网络（CR-VANET）的新型交通碰撞规避系统，该系统集成了超图神经网络与联邦学习，以有效地对复杂的多车交互进行建模，从而在保持对对抗性攻击的鲁棒性并保护数据隐私的同时，显著提升碰撞规避能力、频谱效率和网络可靠性。
本文提出了 PALR-DNA，这是一个概率感知的潜在恢复框架，该框架利用 DNA 到潜在空间的 Transformer 以及字节级概率分布，通过有效利用低概率预测中的不确定性，显著提高了从噪声 DNA 序列中进行图像重建的质量。
本文提出了一种结合叙事生成与生成式智能体的交互式系统，旨在将居民证词转化为模拟的城市未来，并证明了挑战和纠正“错误”智能体行为的能力，能有效地将公众参与从评估增量式修复转向积极演练复杂的系统性城市变革。
本文介绍了在 Microsoft Azure 上为一家美发沙龙预约微服务应用设计并实现的一种安全、可扩展且具备可观测性的云原生 DevOps 架构，展示了基础设施即代码、Kubernetes 编排、自动化 CI/CD 流水线以及全面监控的集成如何将手动部署转变为一种可复现且具韧性的工作流。
QuickFund-X 是一个保护隐私的系统，它通过安全令牌化技术将孤立的小额贷款平台进行关联，并采用 GraphSAGE 与基于规则的混合模型，旨在实现无误报的全召回率，从而检测跨平台的贷款团伙欺诈。
本文提出并评估了一种并行的蚁启发式 CF-tree 聚类框架，该框架在保持内聚邻域结构的同时显著降低了计算时间，从而为大规模且异质的学习者群体实现可扩展的、由学习分析驱动的组建过程。
本文提出了 PCG，一种携带证明的约束推理框架，该框架将检索增强生成与反事实必要性和评分标准一致性约束相结合，旨在实现针对国际教育中中文语法的自动化、基于证据的评估与评分。
本文介绍了 PyPI API Drift，这是一个综合性的静态分析数据集，追踪了 1,872 个热门 Python 库在发布层级的公开 API 变更，并附带了相关工具和基准测试，这些工具和基准测试通过利用历史 API 数据，显著提升了代码生成模型生成版本兼容代码的能力。
本文介绍了一种计算方法论设计和暴露匹配时机诊断，用于隔离制度变革如何具体改变基于智能体模型中智能体的可用行动空间和分布结果，并通过受控模拟证明，在资源匮乏的条件下，动态权利架构能显著缓解静态体制的限制性影响。
本文介绍了成本感知门控检索（Cost-Aware Gated Retrieval, CAGR），这是一个将检索启动与证据条件下的升级进行解耦的两阶段框架，旨在显著减少 API 调用次数和延迟，同时在问答基准测试中保持具有竞争力的准确度。