💻 computer science
Exact k-NN Search, High-Dimensional Data, Query-Adaptive Coordinate Ordering
本文通过增强的实验验证表明，查询自适应坐标排序方法（Query-Adaptive Coordinate Ordering method）在高维数据集的精确 k-NN 搜索中实现了平均 2.84 倍的加速，同时保持了完美的召回率，且性能提升主要由特征相关性而非名义维度驱动。
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cs
2305 篇论文
💻 computer science
Evaluating Cross-Method Explanation Consistency in XGBoost-Based Heart-Disease Classification
本研究评估了 XGBoost 分类器在心脏病数据集上的预测性能及跨方法解释的一致性，结果表明，尽管该模型实现了极高的准确率以及全局解释方法（原生重要性、置换重要性及 SHAP）之间中等至强的一致性，但这些维度是相互独立的，并不必然保证临床有效性。
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Confidence Calibration and Semantic Error Analysis for Ambiguous Coreference Resolution in User-Generated Social Media Text
本文介绍了 AmbiGraph-Coref，这是一种通过置信度校准和显式不可解机制进行增强的图结构模型，该模型在解决合成社交媒体文本中的歧义指代问题方面取得了高性能，同时强调了未来在真实世界数据上进行验证的必要性。
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Playback Quality Anomalies Associated with Rapid Swiping in Short Videos: Model-Attributed Association Estimation and Risk Prediction
本研究利用大规模数据集和质量感知机器学习模型，能够准确地将快速视频切换中的播放质量问题与低用户兴趣区分开来，实现了高预测性能，并能实现对流媒体体验的有针对性的优化。
💻 computer science
Local Second-Order Adjoint Dynamics for Implicit Neural Networks
本文介绍了因果伴随传输（Causal Adjoint Transport, CAT），这是一种局部二阶伴随动力学方法，通过与一阶松弛和其他求解器相比，显著减少了雅可比矩阵的作用次数，从而大幅降低了在稳定性边界附近训练隐式和循环神经网络的计算成本。
💻 computer science
Evaluating Medical Visual Question Answering for Telemedicine: A Secondary Data Review and the TRACE-MedVQA Framework
本研究评估了当前远程医疗中医学视觉问答（Med-VQA）的局限性，并提出了 TRACE-MedVQA 框架，这是一个检索增强、经过校准且具有可解释性的系统，旨在增强远程临床决策支持的安全性和可靠性。
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Retrieval-Augmented Safety Knowledge for Vision-Language-Action Models in Autonomous Vehicles
本文提出了一种检索增强型描述框架，该框架将蒸馏后的避撞策略和形式化驾驶规则注入视觉-语言-动作模型中，通过解决标准模型经常忽略的安全关键细节，显著提高了自动驾驶车辆轨迹预测的准确性，使其达到接近真值的性能。
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Cost-Efficient Large Language Model-Assisted Title and Abstract Screening for Systematic Reviews: Method Evaluation and Validation
本研究表明，经过精心构建的大型语言模型工作流，特别是那些采用少样本提示（few-shot prompting）和显式推理的工作流，可以在实现系统评价筛选高灵敏度的同时，以极低的成本减少 80% 以上的人工投入。
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Condition-Aware Multiscale Hourglass-Transformer for Remaining Useful Life Prediction of Turbofan Engines
本文提出了一种条件感知多尺度沙漏型 Transformer（CA-MHT）模型，该模型通过特定机制的归一化和多尺度时间分析，提高了不同运行工况下涡扇发动机剩余使用寿命预测的准确性，同时利用 SHAP 和集成梯度来验证模型对时间传感器行为的依赖性，并确保决策过程的透明度。
💻 computer science
One Vector Is All You Need for O(1) Self-Attention: The Ocean State
本文介绍了“海洋状态”（Ocean State），这是一种通过使用单个持久向量来取代标准自注意力机制的方法，旨在实现 O(1) 的计算与内存复杂度，同时展示了卓越的训练稳定性，且在 1000 万步上下文长度下也未出现遗忘迹象。