💻 计算机科学
Hybrid CNN-ViT-BiLSTM Framework for Robust Deepfake Video Detection
本文提出了一种鲁棒的混合深度伪造检测框架，该框架集成了用于空间特征提取的 ResNet-50、XceptionNet 和 Vision Transformer，以及用于时序建模的 Bidirectional LSTM，在 DFD 和 FF++ 数据集上实现了 91.07% 的准确率，达到了最先进的性能水平。
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cs
4157 篇论文
💻 计算机科学
Multi-Agent Cooperative Fuzzing for HarmonyOS APIs
本文提出了 HMFuzzer，这是一个多智能体协同模糊测试框架，通过利用 Android 代码检索、多模态文档解读、用于提示词优化的强化学习以及自动化崩溃分析，来克服现有生态系统文档稀缺且质量低下的问题，从而增强对 HarmonyOS API 漏洞的发现能力。
💻 计算机科学
WhispiTree: A Multi-Sensory Conversational AI System for Psychological Healing via the "Tree Hole" Metaphor
本文介绍了 WhispiTree，这是一个基于“树洞”隐喻和认知行为疗法（CBT）原理的多感官对话式人工智能系统，通过一项为期九周的随机对照试验，证明了其在减轻大学生焦虑和抑郁方面具有显著疗效，同时与传统心理咨询相比，提供了更优越的可及性、隐私性和实时反馈。
💻 计算机科学
Pipeline Optimisation for Real-World Masked Face Recognition: YOLOv8 Detection, Landmark-Guided Cropping, and Multi-Model Embedding Benchmarking
本文提出了一种用于鲁棒口罩人脸识别的系统性流水线，该流水线将微调后的 YOLOv8 检测器与基于关键点的上脸部裁剪相结合，并通过广泛的基准测试证明，这种多阶段优化显著优于单模型方法，尤其是在使用具有余弦相似度的 FaceNet 时。
💻 计算机科学
Toward an ILP Approach of Temporal Coverage in Sensor Networks
本文提出并评估了两种整数线性规划（ILP）方法，用于编排能量中性传感器的激活与充电周期，以确保户外监测网络中的连续时空覆盖，并分析了实现复杂度、求解时间与解的最优性之间的权衡。
💻 计算机科学
A Dynamic Explainable AI FrameworkforReal-Time Intrusion Detection andAutomatedAlert Prioritization in Security OperationCenters
本文提出了动态可解释框架（DEF），这是一个集成时间序列 Transformer、图卷积网络和事后可解释性技术的三阶段流水线，旨在实现高精度的入侵检测，通过优先处理关键事件来显著减轻分析师的告警疲劳，并为安全运营中心环境提供透明且近实时的原理说明。
💻 计算机科学
SPQ-DETR for Tiny-UAV Detection]{SPQ-DETR: Prior-Guided Queries and Shape-Aware Geometric Supervision for Long-Range Tiny-UAV Detection
本文提出了 SPQ-DETR，这是一种基于 Transformer 的检测器，通过集成高分辨率特征保持、从编码器标记中初始化的先验引导查询以及形状感知几何监督，显著提高了在挑战性数据集上的精度和召回率，从而增强了远程微型无人机检测能力。
💻 计算机科学
Verified Self-Improving Learning of Large Language Models for Multi-Objective Point-Spec Circuit Design
本文介绍了 \methodfull，这是一个仿真驱动的自我改进框架，它通过使用帕累托验证偏好优化（Pareto-Verified Preference Optimization）和安全近端策略优化（Safe Proximal Policy Optimization），迭代地生成、验证并修复电路网表，从而在多种模拟电路族中实现高精度、多目标的定点规格电路设计。
💻 计算机科学
Learning Latent Neural Signatures from EEG Scalograms for Robust Biometric Identification
本文提出了一种鲁棒的基于脑电图（EEG）的生物特征识别系统，该系统通过小波尺度谱图和卷积自编码器将64通道信号转换为二维潜在神经特征，随后利用定制的ResNet对受试者进行分类，在PhysioNet运动想象数据集上实现了99.1%的准确率。
💻 计算机科学
Enhancing Audio Feature Extraction viaReservoir Convolution
本文提出了两种基于储备池计算的架构改进方案，通过使用高效的时域卷积取代传统的、计算复杂的 MFCC 特征提取，通过采用去中心化的多储备池集成或单一复合波形方法，在语音识别任务中实现了卓越的性能。