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本文介绍了 SciFilter，这是一个开源、元数据驱动的系统，通过将书目数据与 JUFO 和挪威注册库等国家级注册库进行对齐，实现了对学术出版来源的可扩展自动化筛选，并相对于人工策展的基准实现了高准确率（精确率 0.95，召回率 0.96）和高可靠性（Fleiss' Kappa 0.94）。
PaperAtlas 是一个基于 640 万篇开放获取文章自动构建的开源图谱，它识别并聚类了计算方法与软件，揭示了这些资源中有很大一部分目前在现有的精选注册库中缺失。
本文通过引入一种形式化的块不相交（block-disjoint）评估协议和一种多样性驱动的堆叠集成方法，解决了 N-BaIoT 基准测试中由随机行级划分导致的普遍数据泄露问题，并证明了尽管标准线性模型在严格的时间约束下会失效，但梯度提升树和精心构建的集成模型能够实现稳健的多类僵尸网络分类，并对其性能动态提供了具有理论依据的解释。
本文提出了一种由框架驱动的 AI 赋能无人机生态系统综述，通过引入三个分析模型来综合关于自主性、通信和能量的碎片化研究，并最终确定了跨不同应用领域的设计模式与未来方向。
本文提出了一种鲁棒且高效的图像加密框架，该框架通过在三阶段置乱-扩散过程中集成分数傅里叶变换、黑森堡分解以及混合混沌映射，在保持低计算复杂度的同时，实现了针对各种攻击的高安全性。
该论文提出了 FedSS，这是一个面向体育识别中差分隐私联邦学习的可共享性感知框架，它通过选择性地共享可迁移的体育语义，同时在本地保留客户端特定的上下文，以减轻裁剪失真并改善隐私与效用之间的权衡。
本文介绍了修复证据解析（Repair Evidence Resolution, RER），这是一个将自动化补丁正确性评估从纯粹的预测指标转向结构化分析的框架，旨在分析证据是否能够确定性地分离正确与错误的修复方案，从而揭示出即使是高性能的评估器也往往依赖于无法解决特定修复主张的证据。
本文介绍了智能测试基础设施（ITI），这是一种将验证结果与代码候选方案相链接的循证架构，旨在实现可审计的验收决策，并展示了其在降低验证开销和减少误验收方面的能力，同时强调了需要通过独立仲裁来确认在正确性判别能力上的提升。
本文提出了一种基于 YOLO11n 的轻量化钻杆检测算法，用于复杂的地下煤矿环境，该算法通过集成大可分离核注意力（Large Separable Kernel Attention）和坐标注意力（Coordinate Attention）来增强特征对遮挡和光照变化的鲁棒性，并结合 InterpIoU 损失函数来提高对细长目标的回归精度，从而实现了卓越的泛化能力、降低的漏检率以及高实时推理速度。
本研究表明，利用 Codestral-22B 大语言模型进行少样本连续提示（few-shot continuous prompting）的 RAG 流程，能够有效地识别开源微服务分支中的语义代码克隆和重用模式，尽管目前在召回率方面存在局限性，但其表现优于传统的基于语法的工具。