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C3Q-MARL: A Framework for UAV SwarmConnectivity and Collision Avoidance
本文介绍了 C3Q-MARL，这是一个连通性感知框架，它将基于图论的拓扑控制与受 QAOA 启发的优化模块集成到多智能体强化学习中，以增强在部分可观测性和通信约束下的无人机集群协同、避障及连通性保持能力。
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Scale-Dependent Performance of YOLOv12 andYOLOv11 for Automated Blood Cell Detection: A Controlled Benchmark on BCCD
本研究首次对 BCCD 数据集上的 YOLOv11 和 YOLOv12 变体进行了逐尺度基准测试，结果表明，尽管它们的整体平均性能几乎相同，但 YOLOv12 在针对延迟敏感型应用的纳米级（nano）尺度上表现出色，而 YOLOv11 在中型和大型尺度上则优于其表现，这表明模型选择应由特定的尺度和召回率需求驱动，而非基于统一的优越性假设。
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RLHOARNet: A MONAI-Based 3D U-Net withLightweight Residual Boundary Refinement forMulti-Modal Brain Tumor Segmentation
本文介绍了 RLHOARNet，这是一种基于 MONAI 的 3D U-Net 架构，其配备了一个轻量级残差边界细化模块，在 BraTS 2020 数据集的多模态脑肿瘤分割任务中实现了最先进的性能和实时推理速度。
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FedHyperM: Modality-Sensitive Federated Hypergraph Learning for Heterogeneous Multimodal Edge Intelligence
FedHyperM 是一个面向边缘设备的隐私保护联邦学习框架，它通过采用基于超图的预测和模态敏感聚合来解决模态异构性问题，从而在准确率和 F1 分数方面显著优于现有基准模型。
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Quantitative Evaluation of APT Attack and Defense Effectiveness based on Variable Fuzzy Sets
本文提出了 APT-VFSEA 模型，该模型利用变模糊集来量化评估高级持续性威胁（APT）攻击与防御的有效性，通过解决其固有的不确定性和复杂性，并通过实验验证证明了其在真实场景下的准确性。
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Adaptive Selection of MICE Algorithm Parameters: A Case Study on Pulmonary Function Value Prediction Models
本研究提出了一种基于肺功能指标的 MICE 算法参数自适应选择方法，证明了该策略通过在具有不同缺失率的 COPD 数据集中保持稳定的预测性能并有效捕捉多变量相关性，其表现优于 PCHIP 插值。
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From Human Oversight to Effective Control: A Socio-Technical Safety-Control Framework for High-Risk AI Systems
本文介绍了“从监督到控制”（O2C）框架，这是一个由六项功能和支持性条件组成的社会技术模型，旨在通过分析监管工具以及解释与及时干预频繁失效的现实案例，来诊断为何人类监督在处理高风险人工智能系统时往往无法实现有效的控制。
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Quantum-Resilient DICOM Image Secret Sharing with Quasi-Periodic Unitary Scrambling and Hypergraph Authentication
本文提出了 AJIT，一种高保真经典-量子混合框架，该框架通过结合基于 DTCWT 的压缩、准周期酉变换混淆以及拓扑超图验证，实现了 DICOM 医学图像的量子抗性安全共享与多方认证，从而达到无损重建和鲁棒的差分抗性。
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Retrieval-Augmented Large-Language-Model-Based Time-Series Forecasting for Cross-Market Equity Analysis
本研究引入了跨市场检索增强型 Lag-Llama（CM-RAF-Lag-Llama）框架，证明了通过利用类比的历史窗口来修正预测，将历史检索与预训练的 Lag-Llama 模型相结合，能够显著降低不同权益市场中的预测误差，尤其是在波动率和成交量相关的目标上。
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CFE-UNet: Cross-Feature Exchange Mechanism for Enhanced Representation Learning in Remote Sensing image Analysis
该论文提出了 CFE-UNet，一种用于遥感领域的创新语义分割框架，该框架通过集成一个重构编码器与一个跨特征交换解码器，有效地结合了全局上下文与局部细节，在复杂的城市及自然异质场景中实现了最先进的性能。