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本文概述了一项开发并验证本地化大语言模型的方案，该模型基于 Istishari 医院的 3,000 份历史麻醉记录进行微调，旨在生成术前麻醉计划，并通过一项回顾性“临床图灵测试”根据人类专家标准对其安全性与准确性进行评估。
本文提出了一种鲁棒的无覆盖图像隐写框架，该框架通过利用正弦混沌映射将秘密比特与滑动窗口段的最显著位进行匹配，从而在不改变载体图像的情况下安全地传输数据，进而实现对各种失真和隐写分析的高抵抗力，同时保持完美的不可见性。
本文介绍了 TempoGFormer，这是一种用于远程光电容积脉搏波描记法（rPPG）的新型 Transformer 模型，该模型利用门控机制、时空融合头（Temporal-Spectral Fusion Head）以及空间重叠分词策略（Spatially-Overlapped Tokenization strategy）来有效减轻环境噪声和运动伪影，从而在多个公开数据集上实现从面部视频中进行生理测量时具有更高的准确性和效率。
本研究利用对静态虚拟现实（VR）环境的眼动追踪调查来证明，虽然先前的虚拟现实经验并不影响用户的探索意愿，但它能显著提高视觉效率并降低认知负荷，从而为通过策略性的元素布局与层级设计来优化场景设计提供循证指南。
UniPrune 是一个统一的渐进式视觉标记剪枝框架，它通过将编码器阶段的语义重要性-多样性剪枝与 LLM 阶段的金字塔型丢弃进行协同结合，并辅以信息感知预算分配和跨阶段信息连续性机制，从而使 LLaVA 式视觉语言模型即使在极端的压缩比下也能实现卓越的效率和性能。
本文提出了 FDSA-Net，一种频率引导的动态稀疏注意力网络，该网络通过集成基于轴的注意力模块和多尺度双域自适应融合模块，在高效增强低光照图像的同时保留细节，并在多个基准测试上实现了最先进的性能。
本文介绍了 \sys，这是一个面向 Kubernetes 作业队列的 AI 驱动型自愈框架，它结合了混合异常检测、根因诊断和强化学习，以自主预测故障并执行修复，与现有的响应式系统相比，显著降低了恢复时间并提高了故障预测准确率。
本研究开发并内部评估了一个利用条件生成对抗网络来模拟手术切除、自体脂肪注射或微等离子射频治疗后肥厚性瘢痕外观的深度学习系统，展示了在增强医患沟通和预期管理方面的初步可行性。
本文提出了一个“算法恒温器”框架，旨在证明虽然大型语言模型由于针对高敏感话题的对齐机制，其显性政治立场在不同版本间表现出周期性波动，但其底层的语义定位保持相对稳定，这表明更新是在使表达方式标准化，而非从根本上重塑政治意识形态。
本文提出了一种新颖的小熊猫 Catboost 预测系统 (RPCPS)，该系统利用一种受小熊猫启发的适应度算法进行最优特征选择，从而在工业物联网 (IIoT) 环境中实现 99.4% 的入侵攻击检测准确率。