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本文介绍了 LavaCrack_PT，这是一种基于 Transformer 的模型，它利用来自仙人洞的 LiDAR 数据，实现了对非结构化熔岩管点云中稳健的 3D 裂缝检测，为结构评估和未来的月球地下探测提供了一套经过验证的工作流。
本文证明了标准的高阶数值积分方案在应用于神经网络函数时，往往无法达到其理论上的渐近收敛率，并针对在学习欧拉弹性曲线（Euler's elastica）背景下的情况，提供了理论误差分析、实验验证以及提出的缓解策略。
本文介绍了 SonoReasoner，这是一种超声视觉语言模型，它通过将解释显式地构建为分层临床推理，并由 SonoFlow-1M 语料库、700 万规模的 SonoCorpus 推理数据集以及由临床医生策划的 SonoVQA 基准测试提供支持，从而提升了诊断性能与一致性。
本文提出了 SLS-DNANet，一种集成多尺度空间注意力模块和尺度及位置敏感损失函数的创新深度学习框架，旨在显著提高针对低像素占用和尺度变化的小型红外目标的检测精度并减少误报。
本文提出了 GSE-SFD，一种分组选择性联邦蒸馏框架，该框架集成了分布外过滤、阈值秘密共享和异常检测，旨在资源受限的边缘环境中同时实现高精度、针对客户端断连与投毒攻击的鲁棒性以及增强的隐私保护。
RubriQ 是一个可扩展的、由高性能计算（HPC）驱动的框架，它利用基于准则引导的组相对策略优化（GRPO），实现量子电路合成的自动化，从而同时满足算法正确性、表面码成本最小化以及近期待用硬件约束。
本文提出了一种通过利用 YOLO11 进行初步检测，并迭代优化特定类别的统计形状模型以克服传统深度传感器局限性的方法，从而从单幅 RGB-D 图像中估计透明物体的完整 3D 形状和姿态。
CAPE-Net 是一种符合性、自适应且具备漂移感知能力的早期退出分类器，它通过在一个紧凑的模型中集成无分布误差保证、对未知应用的弃权机制以及高效的逐类漂移修复，使互联网服务提供商（ISP）能够基于数据包序列元数据进行准确、经过认证且易于维护的加密流量分类。
本文提出并评估了一种基于区块链的策略驱动访问控制（PBAC）框架，该框架通过在 Hyperledger Besu 上使用 Solidity 智能合约实现，旨在通过动态授权和透明审计实现安全、符合 GDPR 标准且以患者为中心的医疗数据共享，并在各种共识机制下展示了性能效率与患者自主权之间的平衡折衷。
本项遵循 PRISMA 2020 指南的系统性文献综述分析了 32 项关于利用大语言模型进行数学发现的研究，旨在识别七种技术范式，强调进化搜索结合形式化验证的卓越效能，并提供一个分类法以指导该领域的未来研究。