💻 计算机科学
Intelligent Bayesian analysis Based on Knowledge Graph and Graph Neural Network for Subway Fire Risk
本文提出了一种智能贝叶斯推理框架，该框架整合了通过图神经网络和自然语言处理增强的知识图谱，旨在克服传统地铁火灾风险评估方法中存在的客观性偏差和推理能力不足的问题。
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cs
3793 篇论文
💻 计算机科学
Volcanic Activity Optimizer for High-Dimensional Gene Selection: A Novel Nature-Inspired Metaheuristic
本文提出了火山活动优化器（Volcanic Activity Optimizer, VAO），这是一种新颖的受自然启发的元启发式算法，通过火山动力学有效地平衡探索与开发，以解决复杂的优化问题并从高维数据中识别紧凑且具有信息量的基因子集。
💻 计算机科学
Drone-Based Early Forest Fire Detection Using Vision-Language Models on NVIDIA Jetson Orin Nano
本文提出了一种部署在配备 NVIDIA Jetson Orin Nano 的无人机上的边缘 AI 框架，该框架结合了经过微调的 YOLOv8s 检测器与基于 CLIP 的视觉语言模型，旨在实现具有自然语言场景描述、高精度且实时的森林火灾检测，在保持低延迟的同时显著降低了误报率。
💻 计算机科学
An Adaptive Balancing and Threshold-Tuning Framework with Hybrid Feature Selection for Liver Disease Classification
本文提出了一种自适应机器学习框架，该框架将五准则混合特征选择与自适应平衡及阈值微调相结合，以有效解决肝脏疾病预测中的类别不平衡和特征冗余问题，在 ILPD 和 LDPD 数据集上实现了高召回率和稳健的性能。
💻 计算机科学
Train–Test Leakage in Pothole Detection Benchmarks: Evidence from a Video-Disjoint Re-Split of BharatPotHole
这项研究揭示了广泛使用的 BharatPotHole 数据集由于帧重复和视频重叠而存在严重的训练-测试泄漏问题，这使得检测性能指标人为地虚高了高达 15.2%，并表明采用经过修正的、视频不相交的划分方式，对于获得对新道路上坑洼检测能力的现实评估是至关重要的。
💻 计算机科学
Predicting Student Academic Success with Machine Learning: An Early-Warning Study for AI-Driven Personalized Learning
这项研究表明，虽然仅依赖人口统计学和行为属性的机器学习模型在预测学生学业成功方面无法超越多数类基准，但纳入过往成绩能显著提升预测准确性，从而凸显了历史表现数据对于有效的人工智能驱动型个性化学习系统至关重要。
💻 计算机科学
Digital Twin Model Orientation and Cognitive Profiles for Adaptive Inference in Dynamic ARC Environments for Integrating KPI-Based Strategic Governance with Adaptive Experience Search in ARC-AGI Solver Sets
本文提出了一种集成数字孪生架构、认知剖析以及 KPI 驱动型战略治理的框架，旨在实现在严格的离线约束下，通过自适应推理与快速任务获取来解决动态 ARC-AGI 挑战。
💻 计算机科学
Adaptive Gated Mixtures of Experts for Kähler Potential Approximation: Metric Fidelity and Out-of-Distribution Evaluation
本研究表明，门控混合专家架构在逼近 Kähler 势及其诱导度量方面显著优于传统的及非门控的神经基准模型，在分布内和分布外数据上均实现了更低的均方误差和更好的度量正定性，尽管它并不保证全局度量正定性或对其他几何结构的泛化能力。
💻 计算机科学
From Healthcare Data to Actionable Intelligence: An Integrative Review and Gated Framework for Trustworthy Al-Enabled Healthcare Analytics
本综述综合了关于人工智能赋能医疗分析的文献，旨在提出“数据到行动智能”（D2AI）门控框架，这是一个通过对数据就绪性、证据可追溯性、输出可靠性和人类工作流集成进行严格要求的顺序模型，以确保异构医疗数据能够转化为负责任的行动。
💻 计算机科学
A Multidimensional Data-Quality Profile for Clinical Prediction: An Exploratory Benchmark in MIMIC-IV and eICU
本文引入并基准测试了一种针对临床预测模型的、多维度的、特定任务的数据质量剖面，通过在 MIMIC-IV 和 eICU 数据集上进行的受控实验表明，尽管单个质量组件（如时间完整性）可以预示特定的下游危害（如校准退化），但所提出的复合标量评分在预测模型性能方面并不总能优于更简单的启发式方法或零预测基准。