💻 computer science
A multilingual large language model agent for wildfire evacuation guidance in limited English proficiency communities
本文介绍了 BEACON，这是一个开源的多语言移动智能体，它整合了实时火场周界数据、基于天气的风险评分以及避开多边形区域的路径规划，旨在为英语水平有限的社区提供个性化且具备语言自适应能力的野火疏散指导。
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cs
2305 篇论文
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Enhancing Ransomware Resilience in VMware Environments ThroughImmutable Backup Architectures A Comparative Study of Veeam Backup & Replication and Cohesity Data Protect
本文对 Veeam Backup & Replication 与 Cohesity DataProtect 进行了比较性的学术评估，证明了尽管这两个平台在针对 VMware 环境的不可变性和勒索软件检测方面采用了不同的方法，但它们在集成到全面的深度防御策略中时最为有效。
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Cost-sensitive multi-label classification in BERT-based models: An inverse-frequency re-weighting approach to emoji pragmatics
本研究表明，对 MARBERT 应用逆频率重加权方法，在对阿拉伯语数字话语中代表性不足的表情符号语用功能进行分类方面，显著优于基准模型，有效地解决了严重的标签不平衡问题，从而推进了阿拉伯语自然语言处理中的计算语用学。
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Implementation and Evaluation of a Dilithium-Based Post-Quantum Blockchain Prototype
本文表明，将区块链原型迁移至后量子 ML-DSA-44 签名方案的过程揭示了应用验证、数据表示和并发逻辑中的关键实现缺陷对系统正确性和性能的影响，远大于签名算法本身的转换。
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Adaptive Gated DenseNet121 for Paddy Disease Classification: Performance Gains and Limits of Sparsity-Based Pruning
本研究表明，一种自适应门控 DenseNet121 模型提高了水稻病害分类的准确率，并实现了有限的参数剪枝，尽管目前由于在高稀疏度阈值下出现性能崩溃，尚未能实现稳健的移动端压缩。
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Deep Learning, Federated Learning, and Meta-Learning for Intrusion Detection in the Internet of Things: A Systematic Review, Taxonomy, and Research Agenda
本文对用于物联网入侵检测的深度学习、联邦学习和元学习方法进行了系统性综述，从六个关键维度对现有工作进行了分类，同时识别了诸如评估协议不可比、对非独立同分布（non-IID）数据处理不足以及代码和边缘测量缺乏可复现性等关键局限性。
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Mitigating Source-Domain Dependency for Target-Free Zero-Shot Medical Anomaly Detection
本文提出了一种基于 CLIP 的框架，通过包括提示学习、对抗性视觉自适应和特征一致性在内的多层级策略，缓解了无目标数据零样本医学异常检测中的源域依赖问题，从而在无需访问目标数据的情况下，实现了在异构医学影像数据集上的鲁棒泛化。
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Scene-Guard preserves scene-manipulation disruption under JPEG recompression
Scene-Guard 引入了场景结构破坏模块 (SSDM)，该模块成功地在多种编辑器和 JPEG 重压缩水平下保留了可测量的场景篡改破坏，尽管目前该模块仅限于固定掩码场景，且优先考虑结构差异性而非不可感知性。
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Intelligent Security Monitoring and Secure Key Generation for Long-Distance QKD Using Hybrid Machine Learning and Chaotic Perturbation
本文提出了一种用于长距离量子密钥分发的混合框架，该框架结合了利用量子比特误码率（QBER）、贝尔-CHSH不等式以及时间香农熵特征的SVM-RBF分类器来检测安全漏洞（准确率为87.82%），以及一种通过SHA-256白化增强的混沌扰动方法来生成符合NIST标准的安全会话密钥。
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An online reviews-driven large-scale group decision-making approach for evaluating user preference of fresh fruit on e-commerce platform
本文提出了一种由在线评论驱动的大规模群体决策框架，该框架整合了社交网络分析、粒子群优化算法和模糊粗糙集模型，旨在有效分析电商平台上消费者对新鲜水果的偏好，并为智能购物助手的发展提供支持。