💻 计算机科学
Beam Search-Driven Dual-Path Feature Selection with Weighted Merging for Cancer Detection
本文提出了一种新型的基于束搜索驱动的双路径特征选择与加权合并（BSDPFS-WM）模型，该模型集成了先进的预处理、多策略特征选择以及堆叠泛化技术，旨在实现跨多样化临床数据集的鲁棒、泛化且具可解释性的多癌症检测。
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cs
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💻 计算机科学
Automated Fracture Image Captioning Using Multimodal Vision-Language Models: A Comprehensive Comparative Study on a Clinically Curated Dataset
本文针对临床策划的数据集上的自动骨折放射影像描述任务，对九种编码器-解码器架构进行了全面的基准测试，结果表明，视觉-语言预训练的 BLIP-Base 模型在不同视觉编码器与 GPT-2 解码器的组合中表现最优，同时为低资源医学成像任务中的失效模式分析和架构选择提供了关键见解。
💻 计算机科学
Foresight Is Not Enough: Sentence-Level Future Signals, Self-Loop Hard Negatives, and the Calibration Gap in Small Language Models
本文表明，尽管 ForesightLM-v2 模型成功学习到了稳定的句子级未来预测信号，但这种表示形式无法直接控制生成行为，从而揭示了其表象上的益处主要源于语义重排序而非学习到的未来术语本身，并凸显了小型语言模型在学习到的表示与校准后的行为结果之间存在的关键差距。
💻 计算机科学
From Telemetry to Techniques: Behavior-Centric MITRE ATT&CK Technique Classification Through Sysmon Event Correlation
本文提出了一种以行为为中心的框架，该框架将 Sysmon 事件重构为基于 GUID 相关联的序列，以改进 MITRE ATT&CK 技术分类，并证明了保留进程级上下文的效果优于时间分组，且基准 SecureBERT 模型在没有进行显式类别不平衡缓解的情况下仍取得了卓越的结果。
💻 计算机科学
The Neuron Is the Distribution
本文介绍了元素变分扩张（Elemental Variational Expanse, EVE），这是一种神经元级变分单元，它通过将确定性的隐藏激活替换为依赖输入的采样潜状态，在保持与标准神经架构兼容的同时，提升了概率预测能力并提供了可衡量的诊断功能。
💻 计算机科学
GeoDualNet: Geometry-Aware Dual-Latent Neural Codec with Epipolar Cross-Attention for Joint Disparity Vector and Depth Prediction in Multi-View Video Coding
本文提出了 GeoDualNet，这是首个通过包含五个创新组件的统一几何潜空间，来联合学习视差向量预测与深度图编码的端到端神经编解码器，其在比特率节省和合成视图质量方面均优于传统的 3D-HEVC 及现有的学习型多视图编解码器。
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Guarantees That Survive a Missing Scan: Modality-Conditional Conformal Prediction for Multimodal Medical Diagnosis
本文介绍了模态条件符合预测（Modality-Conditional Conformal Prediction, MC²），这是一种通过根据模态可用性模式进行分层校准，在无需重新训练模型的情况下，为存在缺失模态输入的多种模态医学诊断模型恢复有效的、具有信息量的覆盖保证的方法。
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Enhanced Passive Reader-Writer (EPRW) Locks for Userspace Poll-Mode Datapaths
本文提出了一种增强型被动读写者（EPRW）锁，它是对原始 PRW 锁的用户态适配，在消除轮询模式数据路径所不兼容的心跳机制的同时，保留了可扩展性并增加了诸如锁升级、降级以及非阻塞获取等关键特性。
💻 计算机科学
Issue-Centric Autonomous Thinking Scheduling for Robots in Dynamic Environments
本文提出了 ICATS，一种以问题为中心的自主思维调度框架，该框架使机器人在动态环境中能够通过将未完成的任务和新出现的风险等多样化因素视为动态问题来优先处理内部认知处理，从而在加权奖励和状态检测方面优于传统的固定基准方法。
💻 计算机科学
An Interactive Decision Support Dashboard for Monitoring and Forecasting UAC Care System Operations Using Streamlit and Power BI
本文介绍了一个用于 UAC 护理系统的交互式决策支持仪表板，该系统利用 Python、Streamlit、SQLite 和 Power BI 开发，集成了实时监控、预测分析和情景规划功能，旨在增强公共部门护理经理的运营可见性并促进基于证据的决策制定。