💻 计算机科学
Lightweight and Resolution-Flexible YOLO for Edge Devices: Residual Attention Meets Low-Configuration Optimization
本文提出了 RLPF-YOLO，这是一种专为边缘设备设计的轻量化且分辨率灵活的目标检测器，它采用了“特征补偿”理念，并利用 C2F-FCM、RMKPConv 和 RCBAM 等新颖模块，在显著减少参数量的同时，提升了无人机场景下小目标的检测精度。
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cs
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💻 计算机科学
LSTA-KT: An Interpretable Knowledge Tracing Model via Long-Short Term Attention and Geometric Query Alignment
该论文提出了 LSTA-KT，这是一种可解释的知识追踪模型，它结合了双流长短期注意力机制与几何查询对齐，以有效地平衡全局学习趋势与局部波动，同时过滤噪声并提供透明的教育评估。
💻 计算机科学
Real-Time Chinese-English Translation Cultural Appropriateness Assessment Using Deep Learning Methods Based on Wireless Sensor Networks
本文提出了一种无线传感器网络驱动的深度学习框架，该框架将工业现场感知数据与多模态文本分析相结合，旨在为工业4.0应用中的中英翻译实现低延迟、高准确度的实时文化适切性评估。
💻 计算机科学
Regularized Channel-Attentive Adversarial Learning for Unpaired Image Translation
本文提出了一种正则化通道注意力对抗框架，通过集成用于特征重校准的挤压-激励注意力、更深的判别器以及全变分正则化，来增强非配对图像翻译，从而在基准数据集上提升感知质量、结构保真度和纹理一致性。
💻 计算机科学
Generative AI and interrupted peripheral participation: evidence of structural closure from Stack Exchange
本研究表明，生成式人工智能的兴起通过替代常规交互，中断了在线知识社区中的合法边缘参与，从而导致了以模块化程度增加和新手留存率大幅下降为特征的结构性闭合，尤其是在程序可编码性较高的算法领域中。
💻 计算机科学
Factors Influencing Implementation of a Management Information System
这项针对哈尔格萨大学的研究表明，尽管多种因素与管理信息系统的实施相关，但只有行政承诺和 IT 人员能力是显著的独立预测因子，这凸显了在资源匮乏且处于冲突后时期的高等教育背景下，领导力和技术专业知识是数字化转型的主要驱动力。
💻 计算机科学
AlloyGen: A Physics-grounded Self-adaptive Multi-agent Framework for Autonomous Alloy Design Workflows in Additive Manufacturing
本文介绍了 AlloyGen，这是一个基于物理原理、具有自适应能力的多智能体框架，它能够自主编排知识检索、热力学模拟和动态团队组织，以简化用于增材制造的复杂合金设计工作流。
💻 计算机科学
Anatomy-preserving enhancement of fetal brain MRI without clean references
本文介绍了 FetMRIE，一种利用自适应状态匹配去噪扩散的新型无监督框架，旨在通过有效地抑制运动引起的噪声和伪影，同时在不需要干净参考图像的情况下保留关键的解剖和病理细节，从而增强胎儿大脑 MRI。
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Modern Computer Vision from CNNs to Foundation Models: A Unified Framework for Representation Learning
本综述提出了一个统一的表示学习框架，追踪了现代计算机视觉中判别式、多模态与生成式范式的演进脉络——从卷积神经网络（CNNs）和视觉 Transformer 到基础模型与扩散模型——并主张通过一种凝聚性的视角来推进通用视觉智能的发展。
💻 计算机科学
Benchmark Evaluation of the WordBinary AI-Text Detection Model on 9,000 AI-Generated Texts and 2,000 Pre-2015 Human Academic-Paper Samples
这项研究报告称，WordBinary AI 文本检测模型在一个包含 9,000 篇 AI 生成文本和 2,000 篇 2015 年以前人类学术论文、共计 11,000 个样本的特定基准测试中实现了完美的分类准确率（100%），同时承认这些结果在推广至通用准确率之前，需要进一步的独立验证和更广泛的测试。