💻 计算机科学
ST-GAIN+: A Spatiotemporal Generative Adversarial Network for Missing Solar Irradiance Data Imputation
本文提出了 ST-GAIN+，一种结合了时间卷积网络、双重注意力机制和贝叶斯不确定性估计的混合时空生成对抗网络，旨在实现对不同缺失率及真实世界数据集中缺失太阳辐照度数据的稳健且准确的插补。
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cs
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💻 计算机科学
An Explainable Machine Learning and Internet of Things (IoT) Framework for Academic Performance Prediction and Personalized Learning in Middle School
本文提出了一种可解释机器学习与物联网框架，该框架将实时传感器数据与集成算法及可解释人工智能（XAI）技术相结合，旨在准确预测初中生的学业表现并生成透明且个性化的学习干预措施。
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Inferring personality from a live interaction with an LLM: Predictions are internally consistent and show convergent validity
这项预注册研究表明，大语言模型能够从实时对话中可靠地推断出大五人格特质，并具有较高的内部一致性和收敛效度，尤其是在神经质和宜人性方面，尽管其表现会因特质的可观测性和提示策略而异。
💻 计算机科学
A Robust and Lightweight Intrusion Detection Framework for IoMT Networks with Cross-Domain Evaluation
本研究提出了一种针对 IoMT 网络的高鲁棒性且轻量级的入侵检测框架，该框架使用了 CICIoMT2024、CICIoT2023 和 Edge-IIoTset 数据集，并证明了虽然像 XGBoost 这样的集成模型在同域场景中表现出色，但尽管存在特征兼容性方面的挑战，通过仔细的模型选择（例如逻辑回归）对于在跨域环境中保持稳定性和有效性至关重要。
💻 计算机科学
Artificial Intelligence Enhanced Threat Intelligence for Cyber Resilience in Zero Trust Cloud Infrastructures
本研究提出了一种增强型人工智能威胁情报框架，该框架将机器学习与零信任原则相结合，旨在显著提升动态云环境下的实时威胁检测能力、降低误报率，并增强抵御复杂攻击的网络韧性。
💻 计算机科学
SciSchema.org: A Multidisciplinary Collection of Schemas for Structured Scientific Process Descriptions
本文介绍了 SciSchema.org，这是首个包含 16 个由专家标注的模式的多学科集合，旨在标准化不同领域科学过程的描述，从而通过人机协同的开发工作流实现结构化注释、可复现性和跨研究比较。
💻 计算机科学
Epistemic Function Diagnosis in AI-Aided Design: Connecting Established Frameworks and Rapidly Evolving Practice
本文提出将认识论功能诊断（EFD）作为一种统一的参考层，通过整合既有框架，利用 2×2 诊断-干预架构以及“信念-手段-方法-辩护”（BMMJ）语法，来分析并干预人工智能辅助设计中复杂且共生的危害，同时承认未来仍需进行实证验证。
💻 计算机科学
AMORL: A Training-Aware, Adaptive, Multi-Objective RL-CNN Framework for Dynamic DNN Mapping on Networks-on-Chip
本文介绍了 AMORL，这是一个感知训练的自适应框架，它结合了强化学习和卷积神经网络，将多样化的 DNN 工作负载动态地映射到异构片上网络（NoC）上，在保持高吞吐量和高能效的同时，显著降低了通信成本、负载不均衡和延迟。
💻 计算机科学
Automating the triage of rheumatology outpatient referrals: a comparative evaluation of 23 large language models under simple and advanced prompting
本研究表明，当代大语言模型，特别是在先进提示技术的引导下，能够实现准确率媲美甚至超过人类专家的风湿病转诊分诊自动化，从而有效地消除了对昂贵、大规模模型的的需求。
💻 计算机科学
Federated Hybrid Deep Learning Framework for IoT Intrusion Detection Using N-BaIoT, CICIoT2023, and BoT-IoT Datasets
本文提出了一种用于物联网入侵检测的端到端联邦混合深度学习框架，该框架在 N-BaIoT、CICIoT2023 和 BoT-IoT 数据集上对多种模型（包括 CNN、LSTM 和 XGBoost）进行预处理和训练，以在解决隐私和资源约束的同时实现强劲性能，实验结果强调了多分类 CICIoT2023 数据集的特殊挑战。