💻 计算机科学
Quality-Constrained Preference Fading Model for Discrete Diffusion Recommendation
本文提出了质量约束的偏好衰减（Quality-Constrained Preference Fading, QCPF）模型，该模型通过使用质量感知混合分布和假阴性过滤机制来取代均匀随机采样，从而生成更具信息量的偏好退化轨迹，以此增强离散扩散推荐，进而显著提升 Top-K 推荐性能且不增加推理延迟。
💻 Category
cs
4157 篇论文
💻 计算机科学
Leveraging Graph Neural Networks and Conventional Machine Learning for Phishing URL Detection
本文提出了一种结合图神经网络与随机森林的混合钓鱼 URL 检测模型，旨在实现比传统机器学习及其他 GNN 方法更高的准确率并降低误报率。
💻 计算机科学
Autonomous AI and Agentic Testing Agents: A Multi-Agent Architecture for Self-Directed Software Quality Assurance
本文提出了一种利用大语言模型驱动的自主智能体来实现多智能体架构的方法，通过自动化测试生成、执行、自愈和缺陷分拣，并从历史结果中持续学习，以解决传统脚本测试的局限性，从而实现自我导向的软件质量保证。
💻 计算机科学
Hybrid Deep Learning Framework for Predictive Maintenance in Industrial IoT Systems A Multi-Sensor Fusion Approach with Explainability
本文提出了一种混合可解释深度学习框架（HEDLF），该框架通过整合 CNN、BiLSTM 和注意力机制，并结合多传感器融合与基于 SHAP 的可解释性，以实现工业物联网系统的高精度预测性维护和物理可解释性，并在 NASA C-MAPSS 和 IEEE PRONOSTIA 基准测试上通过卓越的性能得到了验证。
💻 计算机科学
Learnable Gabor and Wavelet Filters in Deep Learning for Mammographic Breast Cancer Classification: A Systematic Review
这项针对 2010 年至 2026 年间发表的 22 项研究进行的系统综述得出结论，虽然可学习的 Gabor 和小波滤波器为乳腺癌影像分类提供了具有可解释性且参数高效的改进，但在将它们共同集成用于多类放射学和病理学分期方面，仍存在显著的证据空白。
💻 计算机科学
Distilled Edge Intelligence for Bolt Defect Detection in Communication Towers
本文提出了一种蒸馏边缘智能框架，该框架结合了两阶段知识蒸馏策略与置信度感知边缘-云协同推理机制，旨在资源受限的通信塔设备上实现高精度的螺栓缺陷检测，同时显著降低云端上传率和延迟。
💻 计算机科学
A Hierarchical Deep Learning Framework for Pineapple Disease Detection, Typification, and Spatial Disease Visualization in Tropical Agricultural Environments
本研究提出并验证了一种结合 YOLOv8 检测与 DenseNet121 分类的分层深度学习框架，旨在实现挑战性热带野外条件下稳健的菠萝病害检测、类型化及空间可视化，并证明了在盲测中与单阶段方法相比具有更高的准确率与置信度。
💻 计算机科学
Is it out-of-the-box? A geometric approach to measuring creative thinking in semantic space
本文提出了一个计算框架，通过将概念边界定义为潜在语义空间中的几何区域，将“跳出框框思考”这一隐喻形式化，从而能够通过一种主题归一化的几何距离度量来衡量创造性偏差。
💻 计算机科学
Author Name Disambiguation in Portuguese Scientific Publications: The SBC-AND dataset
本文介绍了 SBC-AND，这是一个由 442 条葡萄牙语科学出版记录组成的精选数据集，旨在解决作者姓名消歧研究中非英语语言代表性不足的问题，并作为一个具有挑战性的基准，用于评估多语言消歧模型。
💻 计算机科学
Short-Term Changes in E-Commerce Users’ Intentions and Product Recommendation Ranking
本文提出了一种针对跨境电子商务的状态感知多模态推荐排序模型，该模型显式地对六种运营状态下的短期用户意图转移进行建模，并在新引入的包含4200万条记录的CEMR-42M数据集上，与现有基准模型相比，在跨类别和低频物品推荐方面取得了卓越的性能。