💻 计算机科学
Software Framework for Anthropocentric Dispatch Management and Decision Support in Industry 5.0-Oriented Educational Processes
本文提出了一种用于工业5.0教育环境下的以人为本调度管理软件框架，该框架集成了时型感知优化、自适应准则权重分配以及智能决策支持，旨在显著提高调度质量、学生福祉和学术成果，同时确保所有参与群体之间的公平性。
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cs
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💻 计算机科学
Explainable Agentic Decision Support for Project Governance in Agile–DevOps: A Multi-Agent Governance Framework for Project Managers
本文提出了 AgileOps 智能体框架（AAF），这是一个多智能体决策支持系统，它将专业的 DevOps、SRE、FinOps 和 DevSecOps 推理与可解释且基于证据的分析相结合，旨在帮助项目经理将碎片化的运维遥测数据转化为可操作的治理建议，并通过受控场景和真实微服务基准测试进行了验证。
💻 计算机科学
Surgical Weight Injection for Capability-Targeted Editing of Aligned Large Language Models
本文介绍了 SWIFT，这是一个无梯度、白盒框架，通过将稀疏转向向量手术式地注入对齐大语言模型的深层关键层，以实现高可审计性、可逆性和局部性的被抑制能力的恢复，在修改不足 1% 参数的情况下，用不到 10 秒的时间达到了接近全监督微调的性能。
💻 计算机科学
LLM-Augmented Knowledge Graph Reasoning with Disentangled Multimodal Fusion for Explainable E-Commerce Conversion Predictio
本文提出了LADMF，一个将大语言模型增强的知识图谱推理与解耦多模态融合以及反事实因果注意力相结合的统一框架，旨在显著提高电子商务转化率预测的准确性，并生成人类可读且忠实的解释。
💻 计算机科学
Layer Wise IndoBERT Representation Evolution for Indonesian Misinformation Detection
本文对用于印度尼西亚虚假信息检测的微调后 IndoBERT 模型进行了系统的逐层分析，揭示了关键的谣言相关特征在中间层形成并在高层进行巩固的持续三阶段表征演变过程，同时强调了 [CLS] 与均值池化表示之间的不同功能角色。
💻 计算机科学
DLMC_Net: Adaptive Self Attention Module and Customized Convolutional Neural Network with Borderline SMOTE for Classification of Malwares using Byte Code Images
本文提出了 DLMC_Net，这是一种结合了定制化 CNN、自适应自注意力模块和 Borderline SMOTE 的新型深度学习框架，旨在通过字节码图像实现多类恶意软件分类的顶尖准确率（99.92%），其性能显著优于已有的基准模型。
💻 计算机科学
Simulating Quiet Quitting: A Computational Experiment on Crisis Management Strategies using Generative Agents
本文介绍了一种生成式智能体框架，该框架成功地模拟并量化了“静默离职”现象，揭示了尽管投入策略能显著降低离职意向，但其有效性受到员工人格特质的关键调节，从而为精准化危机管理建立了一个计算测试平台。
💻 计算机科学
Instruction fragility under hidden operational requirements
本文证明了自然语言指令在隐藏的操作需求面前是脆弱的，揭示了虽然通用提示词无法满足被遗漏的约束条件，但当这些约束条件被明确引导并执行时，性能会显著提升。
💻 计算机科学
LLM-Augmented Decision Intelligence for Real-Time Supply Chain Risk Assessment: A Parameterized Simulation and FMEA-Based Framework
本文提出了一种新颖的大语言模型（LLM）增强型决策智能框架，该框架将基于失效模式与效应分析（FMEA）的风险量化与大语言模型的上下文推理相结合，通过参数化模拟以及在 DataCo 智能供应链数据集上的广泛实证测试验证，实现了具有统计显著性且高召回率的实时供应链风险评估。
💻 计算机科学
Exploring the Potential of Large Language Models for Counter Argument Generation
本文介绍了一个由联合国大会演讲（2005–2024）构成的创新外交反驳语料库，并通过使用时间对齐的微调策略评估了最先进的大型语言模型，旨在为反驳生成中的跨领域泛化建立一个系统性的基准。