💻 计算机科学
Toward Sustainable On-Device Intelligence: A Survey on Energy-Efficient RAG Systems with Small Language Models
本综述通过回顾模型压缩、轻量化架构和可持续性指标，对面向资源受限边缘设备的能效型检索增强生成（RAG）系统进行了研究综述，同时引入了 ALEMC 框架以指导可持续端侧智能的设计。
💻 Category
cs
4092 篇论文
💻 计算机科学
StableEval Arena: A Cost-Aware Agentic Benchmark for Stablecoin Price Stability Prediction
StableEval Arena 是一个具备成本感知能力的基准测试框架，通过衡量预测质量、运行可靠性和计算成本的联合频谱，评估基于大语言模型（LLM）的智能体系统在稳定币脱锚风险预测方面的表现，并揭示了尽管智能体能够可靠地生成结构化输出，但在准确预测罕见的严重压力事件和持续脱锚事件方面仍面临困难。
💻 计算机科学
HERMES: Provably Secure Private Accounts for Account-Model Blockchains via Commitment-Coherent Encryption
本文介绍了 HERMES，这是一个统一的框架，它通过在无需可信设置的情况下，利用判定性 Diffie-Hellman 假设下的承诺相干加密，为账户模型区块链实现了平衡的隐私性、交易金额不可区分性以及发送者-接收者不可链接性。
💻 计算机科学
Visual Transformation Mechanisms for Integrating Digital Cultural Heritage Resources into Junior High School Art Curricula
本文提出了一种结合计算机视觉与基于规则的匹配技术的模块化视觉转换模型，旨在将敦煌壁画等数字文化遗产资源标准化地转化为自动化艺术课程任务与评估，并证明了该模型在初中环境下能显著提升学生的学习成果，且与教师评估保持高度一致。
💻 计算机科学
Testing JSON Schema Instruction Artifacts: Distributional Robustness under Validation-Equivalent Serialization and JSON Mode
本研究表明，验证等效的 JSON Schema 序列化可能会引起语言模型输出分布在统计学上显著且在实际应用中具有意义的变化，从而揭示了仅凭验证等效性不足以作为确保部署系统中分布鲁棒性的回归判据。
💻 计算机科学
BRB-GNN: Hybrid Belief Rule Base and Graph Neural Network Framework for Interpretable Fault Diagnosis in Wireless Sensor Networks
本文提出了 BRB-GNN，这是一种结合了用于空间特征提取的图神经网络与用于可解释分类的信念规则库的混合框架，旨在有效地诊断无线传感器网络中同时发生的多种故障，并在合成数据集和真实数据集上均展示了其性能。
💻 计算机科学
CardioTrust: Trustworthy Retrieval Augmented Clinical Decision Support for Personalized Cardiovascular Disease Prediction
CardioTrust 是一个新颖且值得信赖的 AI 框架，它整合了机器学习风险分层、预测引导的混合检索增强生成（Hybrid Retrieval Augmented Generation）以及 SHAP 可解释性，旨在提供高度准确、透明且具有临床依据的个性化心血管疾病预测，其表现显著优于传统的基准模型。
💻 计算机科学
High-Speed Image Encoding in Chaotic Neural Maps Using Circulant Topology and Fast Convolution
本文介绍了 FC-CML 算法，该算法利用循环拓扑和快速卷积将混沌神经图像编码的时间复杂度从 O(N³) 降低至 O(N log N)，将空间复杂度从 O(N²) 降低至 O(N)，从而使在如 ESP32 等低成本边缘设备上进行稳定、高速的图像处理成为可能。
💻 计算机科学
Reinforcement Learning for Intelligent Vehicle-to-Grid Integration: Balancing Clean Energy Utilization and Battery Degradation Preservation
本文提出了一种基于近端策略优化（Proximal Policy Optimization）的强化学习框架，该框架利用印度电网主数据集来管理双向车网互动（Vehicle-to-Grid）功率流，通过非对称奖励函数和严格的荷电状态（State of Charge）约束，在平衡经济与环境效益的同时兼顾电池寿命。
💻 计算机科学
An Enhanced EfficientNetV2-L Framework for Detecting Deepfake Lung CT Images
本文提出了一种增强型 EfficientNetV2-L 框架，该框架利用由 Stable Diffusion 生成的平衡数据集，在检测深度伪造肺部 CT 图像方面，实现了比现有深度学习模型更高的准确率和鲁棒性。