💻 计算机科学
A Disparity-Gated Vision-Language Prior for Metric Scale in Monocular Visual Odometry
本文介绍了 C3，一种视差门控的视觉-语言先验，它将视觉语言模型（VLM）报告的距离与追踪语义锚点的单位基线三角测量相结合，以在单目视觉里程计中实现部分度量尺度恢复，在证明其在 KITTI 序列上优于其他非真值先验性能的同时，也强调了其可靠性的特定条件。
💻 Category
cs
4092 篇论文
💻 计算机科学
AI Mentoring in Entrepreneurship Education and Early-Stage Ventures: Design Architectures and Evaluation Gaps
这项对25项研究进行的系统性文献综述表明，大多数用于创业指导的AI导师工具依赖于缺乏根据的对话启发式方法，且缺乏持久记忆，从而制造了一个“认知卸载陷阱”，即高用户满意度与批判性思维的削弱以及未被衡量的认知发展相关联。
💻 计算机科学
A Weakly Supervised Pre-processing Pipeline for Multi-Modal Image Pair Generation for Image Registration
本文提出了一种利用模板匹配和基于特征点的像素尺寸校准的弱监督预处理流水线，用于从不同的电子显微镜与光显微镜模态中生成对齐的图像对，从而促进精确的多模态图像配准及下游分析。
💻 计算机科学
A Hybrid Deep Reinforcement Learning Methodology for Wearable Fall Detection Integrating Temporal Convolutional Networks Transformer and Soft Actor-Critic
本文提出了一种新颖的混合深度强化学习框架，该框架集成了时间卷积网络、Transformer 编码器和软行动者-评论家算法（Soft Actor-Critic），旨在实现具有 99.0% 准确率且可在资源受限的边缘设备上高可部署性的最先进隐私保护型可穿戴跌倒检测。
💻 计算机科学
Data-Environment Coverage and the Path from Narrow to General AI:A Cyber-Physical-Social-ThinkingSurvey
本文认为，当前人工智能在因果推理、社会认知和符号组合方面的持续局限性源于缺乏多样化的数据环境而非规模不足，并通过对八十个系统的调查证明，整合物理、社会和思维空间信号对于实现从狭隘模式识别向通用智能的跨越至关重要。
💻 计算机科学
CAMNet: A Deep Learning Cross-Attention Multi-Stream Network for Robust Audio-Visual Deepfake Detection
本文介绍了 CAMNet，这是一个鲁棒的深度学习框架，它利用交叉注意力多流架构来整合先进的音频和视觉分析技术，通过识别基准数据集中的模态特定特征和跨模态不一致性，从而实现卓越的深度伪造检测准确率。
💻 计算机科学
Cross-Granularity Ranking Disagreement for Uncertainty-Aware Image-Text Retrieval
本文引入了跨粒度排序不确定性（Cross-granularity Ranking Uncertainty, CRU），这是一个轻量级框架，通过直接估计全局与局部匹配分布之间的排序空间分歧来估算检索不确定性，从而在无需多次前向传播的情况下，提升图像-文本检索中的错误检测、校准和选择性预测能力。
💻 计算机科学
Transforming Mosquito Surveillance LarvaFormer as a Hybrid Deep Learning Tool for Rapid and Accurate Larval Recognition
本文介绍了 LarvaFormer，这是一种结合了卷积神经网络（CNN）与视觉 Transformer 以及专门注意力机制的新型混合深度学习框架，它在自动化蚊子幼虫分类方面实现了最先进的准确率，从而实现快速且环境可持续的疾病控制。
💻 计算机科学
High-Accuracy Surface Defect Detection for Metal Strips: Lightweight YOLOv5s-SC2 with LAMP Pruning
本文提出了一种名为 YOLOv5s-SC2 的轻量化、高精度金属条表面缺陷检测模型，该模型通过集成 SAC 和 RepGFPN 等架构改进在 NEU-DET 数据集上实现了 84.3% 的 mAP，并利用 LAMP 剪枝技术显著降低了模型大小和计算成本，以实现高效的边缘部署且仅造成极小的精度损失。
💻 计算机科学
PolicyFaultBench: Mutation-Based Assurance of Policy Mediation and Proposal-Interface Conformance for Tool- Using AI Agents
PolicyFaultBench 是一个基于变异的基准测试，用于通过严格测试运行时策略调解（runtime policy mediation）和提议接口一致性（proposal-interface conformance）来验证工具使用型 AI 智能体，揭示了尽管智能体可以实现极高的执行成功率，但由于存在需要通过针对性探测才能检测到的细微接口偏差，它们仍可能无法满足严格的验收标准。