💻 计算机科学
Curvature-Information Duality Driven Geometrically Optimal Compression of Deep Models
本文介绍了曲率感知信息瓶颈（CurvIB）框架，这是一种基于信息几何和曲率-信息对偶定理、具有理论依据的模型压缩技术，它通过统一曲率敏感自适应剪枝、Wasserstein 感知最优量化以及基于最优传输的精度恢复，显著提升了深度学习模型在极端资源约束下的性能。
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cs
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💻 计算机科学
Lightweight attention mechanisms in breast ultrasound lesion segmentation: parameter cost, protocol choice, data leakage, and what the data can resolve
本研究表明，在 BUSI 数据集上，各种轻量级注意力机制在乳腺超声病灶分割中的性能提升在统计学上微乎其微且低于数据的分辨率，而网络深度和数据泄露（通过检查点选择或近乎重复的数据）所产生的效应则显著更大且可观测。
💻 计算机科学
The Say-Do Gap Index: A Reproducible NLP Pipeline for Detecting ESG Rhetoric–Reality Divergence in Corporate Media Coverage
本文介绍了一个全流程可复现的自然语言处理（NLP）流水线，其中包括一个经过策划的语料库、一个六分类的 ESG 分类体系以及一个经过微调的西班牙语 BERT 分类器，旨在通过一种新颖的“言行差距指数”（Say-Do Gap Index）来量化企业 ESG 修辞与媒体报道中可观察结果之间的分歧，同时解决构念效度与跨语境适用性问题。
💻 计算机科学
BM25 and Dense Retrieval Are Complementary for Portuguese Clinical Text: An Empirical Study of Hybrid RAG Across 500 Clinical Queries
这项实证研究表明，针对葡萄牙语临床决策支持，结合了 BM25 与稠密检索的混合检索方法通过利用两者的互补优势，显著优于单一策略方法，同时也验证了基于大语言模型（LLM）的自动化评估以及确定性引用验证，以确保准确性并减少幻觉。
💻 计算机科学
Brazilian-PHI: Benchmarking Checksum-Validated Recognizers for CPF, CRM, CNS, CNPJ, RG, CEP, and Phone in Portuguese Clinical Text
本文介绍了 Brazilian-PHI，这是首个用于检测临床文本中七种巴西个人健康信息的基准测试，证明了带有校验和验证的自定义 Presidio 识别器在准确性、延迟以及对 LGPD 合规性要求方面，显著优于默认工具和大语言模型。
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Deconstructing the Trolley Problem: From Static Triage to a Two-Tier Hierarchical Evaluation Framework for Constructive Moral Intelligence
本文提出了一种两层级层次化评估框架，该框架通过将用于在 t=-1 时进行主动物理干预的非补偿性几何优化层，与向 t=0 时后果主义失效保护层的平滑过渡相结合，超越了经典电车难题中的静态权衡，从而将机器伦理从被动的旁观者计算重新定义为道德风险管理的积极协同设计。
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National Scale Disaster Response Optimization Engine Using Advanced Data Structures
本文提出了国家级规模灾难响应优化引擎（NSDR-OE），该系统利用八种先进数据结构的集成，实现了具有 O(log n) 复杂度的实时空间索引、紧急程度优先级排序及资源调度，在合成场景和实时地震事件场景中均展示了较线性基准提升 231 倍的速度以及低于 200 毫秒的延迟。
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Structural Leakage in Host Intrusion Alert Corpora: An Evaluation Framework for ATT&CK Technique and Tactic Mapping
本文介绍了一种泄露感知的评估框架，用于将 Wazuh 主机入侵警报映射到 MITRE ATT&CK 战术与技术，证明了由于规则标识符和警报模板导致的结构化数据泄露，标准评估方法会高估性能，同时表明在控制这些偏差时，战术层级的预测仍然保持稳健。
💻 计算机科学
CARE: Controlled AI Reasoning for Enterprises
本文介绍了 CARE，一种将伦理 AI 原则转化为技术控制（如数据边界强制执行和动态模型路由）的运行时治理架构，并通过基准测试模拟证明，工程化推理条件能显著减少数据暴露，并确保负责任的企业级大语言模型部署。
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Explainable AI-Based Labor Planning Framework for Distributed Transportation and Fulfillment Networks
本研究提出并验证了一个基于可解释人工智能的框架，该框架整合了需求预测、生产率分析和多目标优化，旨在统一分布式运输网络中的劳动力规划决策，并证明了其在减少人员短缺和不必要劳动时长方面的能力，同时提供透明且易于管理者理解的建议。