💻 计算机科学
Captioning Daily Activity Images in Early Childhood Education: Benchmark and Algorithm
本文介绍了 KinderMM-Cap，这是一个专门用于早期儿童教育的多媒体描述生成系统，它利用 ECAC 基准测试和一种新颖的奖励条件混合训练框架 (RSRS)，显著提高了针对复杂课堂场景和教学玩具生成具有教育意义描述的准确性。
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4157 篇论文
💻 计算机科学
Decentralised Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Medical Insurance and Sustainable Rural Economic Development in Tamil Nadu
本文提出并严格评估了 TW-DP-FedAvg，这是一种专为泰米尔纳德邦农村地区医疗保险领域定制的隐私保护联邦学习框架，证明了尽管差分隐私与集中式训练相比会产生可衡量的准确度损失，但该方法在印度新的数据保护法规下仍具有统计等效性且具备可行性。
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Mothership and multi-drone routing for spatial marine management
本文介绍了一种用于空间海洋管理的创新型母船与多无人机路径规划问题，并提出了一种元启发式解法，该解法与精确算法相比，在显著缩短计算时间的同时实现了接近最优的结果，从而为珊瑚礁修复等应用中的实际规模协同作业提供了可能。
💻 计算机科学
Meta-PPO: Lightweight Meta-Control for Online Joint Hyperparameter Adaptation in Proximal Policy Optimization
本文介绍了 Meta-PPO，这是一种轻量级的元控制框架，它能够根据训练统计数据在线动态调整 PPO 的超参数，并证明了与标准 PPO 相比，该框架在多个连续控制基准测试中具有更高的性能、效率和鲁棒性。
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Human-Centered Learning Mechanics for Reliable Smart Textiles: An Explainable and Frugal AI Framework for Separating Physiological Anomalies from Sensor Drift and Degradation
本文提出了 HCLM-SmartTex，这是一个可解释且轻量级的 AI 框架，它通过针对以人为中心的决策成本而非原始准确率进行优化，并利用合成模拟器进行训练，从而将真实的生理异常与智能纺织品传感器退化及伪影区分开来，并以极小的计算开销实现了高可靠性。
💻 计算机科学
HPG-Rec: Hybrid Popularity-Guided Recommendation with Large Language Models
本文介绍了 HPG-Rec，这是一个新颖的、无需训练的框架，它通过结合受控的大语言模型候选生成、排名感知语义评分、双重流行度建模以及基于 MLP 的融合，有效地解决了推荐系统中的数据稀疏性和语义鸿沟问题，并实现了相比于最先进基准模型的显著性能提升。
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An Ontology-Based Classification Framework for Situation Extraction from Concrete Pouring Radio Logs
本研究提出了一种基于两层本体的框架，将复杂的混凝土浇筑无线电日志分类为七个语义轴，以推导出危险信号、控制动作和情境状态，在展示基于规则的提取具有高一致性的同时，也指出了局部大语言模型方法在未来验证中存在的局限性。
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Language Identification (LID) in Micro-Texts: An Ultra-Lightweight Geometric Approach.
本文介绍了一种用于微文本语言识别的超轻量级几何方法，该方法将字符频率编码进紧凑的欧几里得空间，在展现出优于传统基准模型的针对数据稀疏性和历史变异性的鲁棒性的同时，也为边缘计算提供了显著的计算效率。
💻 计算机科学
Contradiction-Aware Strategy Synthesis in Agent Skills via Loop Engineering: A Controlled Empirical Comparison with Conventional Search
本文证明了，一种具备矛盾感知且经过循环工程设计的 AI 智能体技能，在生成高风险、决策级留学策略方面，显著优于传统的网页搜索，其有效性达到 100% 且输出覆盖面全面，而基准方法的有效性为 0% 且结果碎片化。
💻 计算机科学
Detection First, Grading Second: A Secondary Analysis of Stage-Specific Errors in Two-Stage Colon CAD
这种立场式的二次分析认为，结肠 CAD 系统应采用“检测优先、分级在后”的工作流，并使用针对特定阶段的指标进行评估，通过对现有数据的重新分析证明了这种方法能更好地契合临床病理工作流，并揭示了大多数分级错误属于临床严重程度较低的相邻等级互换问题，同时强调了疾病患病率对阳性预测值的关键影响。