💻 computer science
Boundary-First Segmentation with Closed-Region Hypotheses
本文提出了边界优先分割（Boundary-First Segmentation），这是一种无需训练的范式，通过统一边界证据传输（Unified Boundary Evidence Transport, UBET）在进行身份仲裁前构建闭合查询区域，通过优先考虑空间相干性而非密集语义相似性，在多种基准测试中实现了最先进的性能。
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cs
2332 篇论文
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The Fractal Spectral Wave Filter: A Quantum-Resilient Cryptographic Primitive Harnessing the Aliasing Collisions
本文提出了一种名为分形谱波滤波器（Fractal Spectral Wave Filter）的量子抗性密码学框架，该框架通过利用莫顿 Z 阶曲线对二维数据进行映射、在有限环上应用数论变换，并利用未缓解的混叠碰撞作为扩散机制，实现了高效的 O(N log N) 处理和高熵特性。
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Capability-Mediated Perimeters for Secure AI Agent Tool Execution: Conditional Non-Escalation Invariants and Empirical Evaluation Against Indirect Prompt Injection
本文介绍了 Mastyf Guard，这是一种确定性优先的安全架构，它将 LLM 智能体视为不可信的主体，并通过外部引用监视器强制执行条件非升级不变性，在针对间接提示注入和数据外泄威胁的实证评估中，实现了近乎完美的攻击检测且零误报。
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A Secure Offline Edge Architecture for Wearable Vision Assistance: Raspberry Pi-ESP32-CAM Integration and Reproducible Software Validation
本文提出并验证了一种安全的离线可穿戴视觉架构，该架构集成了 ESP32-CAM 和树莓派（Raspberry Pi），通过可复现的软件契约和严格的基于持续集成（CI）的测试，实现了身份验证加密、抗重放攻击以及通过故障关闭（fail-closed）机制实现的启动安全性。
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Design and Development of a Low-Cost AI-Based Robotic Face for Real-Time Visual Tracking and Voice Interaction
本文介绍了一种基于树莓派的低成本机器人脸的设计与评估，该机器人利用 OpenCV 进行实时视觉追踪，并通过舵机控制驱动以模拟人类的面部表情和头部动作，在实现 92.4% 检测准确率及极低延迟的同时，还解决了智能交互系统的安全性考量问题。
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A Path Planning Method for Fire Detection in Educational Experimental Zones Based on an Improved Deep Q-learning Algorithm
本文提出了一种用于教育实验区无人机火灾检测的改进深度Q学习算法，该算法集成了多目标奖励优化、对角线运动激励以及受A*启发式约束的机制，与传统方法相比，显著提升了路径效率、降低了风险暴露并提高了任务成功率。
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GHD-DETR: Gated Hierarchical Dynamic Architecture for Object Detection Under Complex Imaging Conditions
该论文提出了 GHD-DETR，一种新型检测 Transformer 架构，其通过引入 GatedNestStage、BDB 和 HAGF 模块，显著增强了在复杂成像条件下对小目标、遮挡目标及低对比度目标的检测鲁棒性，并在 RTTS、HazyDet 和 DUO 等挑战性数据集上实现了大幅度的性能提升。
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Dual-Branch Adaptive Diffusion and Motion-Guided Temporal Alignment for Robust Invisible Video Watermarking
本文提出了一种双分支自适应扩散与运动引导时间对齐框架，通过将内容自适应局部扩散与坐标感知全局锚定相结合，有效解决了不可见视频水印中不可感知性与鲁棒性之间的权衡问题，从而实现针对局部裁剪及其他攻击的卓越性能。
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A Deep Learning Framework for Multi-Class Lung Disease Detection Using CXR Imaging
本研究提出了一种偏见感知深度学习框架，该框架利用经过精心策划且统一预处理的多源胸部 X 线（CXR）数据集，并结合来源预测完整性检查以减轻数据集来源偏见，证明了定制的 ResNet-38 模型在多类肺部疾病检测方面实现了约 93% 的卓越准确率，优于更深的 ResNet 架构。
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A Hybrid Machine-Learning Based Security Algorithm for Improved Detection of Distributed-Denial-of-Services Attacks in Internet of Things Networks
本文提出了一种结合了K-最近邻（KNN）和循环神经网络（RNN）的混合机器学习安全（MLBS）框架，旨在实现物联网（IoT）网络中分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测的高精度与高鲁棒性，其检测率达到98.72%，优于传统模型。